Cómo Aprender Aprendizaje Automático – Paso a Paso

¿Cómo aprender Machine Learning?

Deep Tech se ha apoderado del mundo. Si bien alguna vez saber cómo desarrollar una aplicación de Android le habría garantizado un trabajo elegante en una empresa muy solicitada, ese ya no es el caso. Ahora, todas las grandes empresas están a la caza de personas que tengan experiencia en tecnologías profundas específicas. Algunas de estas tecnologías son la computación en la nube, la ciencia de datos, la cadena de bloques, la realidad aumentada, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

Si recién está comenzando con el aprendizaje automático, debe tener un poco de cuidado de dónde obtiene su información. Hay muchos sitios web que prometen convertirlo en un experto en ML, pero si no tiene instrucciones, terminará más confundido acerca de todo el asunto que alguien que ni siquiera ha escuchado las palabras "Aprendizaje automático". .”

¡Pero no te preocupes! Este artículo será su compañero y le dirá exactamente cómo aprender ML de la manera más eficiente y beneficiosa posible.

Sin embargo, antes de entrar en eso, respondamos primero la pregunta más básica.

¿Qué significa aprendizaje automático?

Cualquiera que haya escrito un programa sabe que sólo hará aquello para lo que ha sido programado, en la forma en que ha sido programado, y nada más. Bueno, algunas personas inteligentes decidieron hacer la pregunta, ¿qué pasaría si pudiéramos escribir un programa que pueda aprender cosas en base a sus propias experiencias pasadas y mejorar su desempeño por sí mismo mientras se vuelve capaz de tomar decisiones? Esta es la versión más básica y simplificada de la idea del aprendizaje automático.

Algunos requisitos previos

Como se mencionó anteriormente, Machine Learning es una tecnología profunda y, por lo tanto, no es para alguien que recién ingresa al mundo del manejo y la codificación de datos. Aquí hay algunas cosas que ya necesita saber antes de poder comenzar con ML.

Debe tener un buen nivel de familiaridad con los conceptos de cálculo básico y álgebra lineal junto con una comprensión profunda de la teoría de la probabilidad antes de dar sus primeros pasos en el mundo del aprendizaje automático.

Una vez que sienta que ha cumplido con estos requisitos previos, pasemos directamente a cómo aprender todo lo que necesita saber sobre el aprendizaje automático.

¿Cómo aprender aprendizaje automático?

Primero lo básico

No se puede construir un rascacielos con cimientos débiles y mal definidos. Ya debe conocer las respuestas correctas y detalladas a preguntas como ¿Qué es el aprendizaje automático? ¿De qué es capaz? ¿Qué se puede lograr usándolo? ¿Cuáles son sus limitaciones? ¿Por qué es mejor que otras formas de resolver problemas? ¿En qué se diferencia de la IA? ¿Aplicaciones del aprendizaje automático?

Si tiene alguna duda sobre las respuestas a las preguntas anteriores, debe aclararlas todas. Esto se puede hacer haciendo una investigación exhaustiva en línea o simplemente inscribiéndose en un curso básico de ML en línea.

Los bloques de construcción de ML

Una vez que haya terminado con las preguntas básicas, se dará cuenta de cuán amplio y amplio puede ser el campo de estudio del aprendizaje automático, lo que puede hacer que el aprendizaje parezca abrumador. Afortunadamente, las personas han dividido los conceptos básicos del aprendizaje automático en bloques para que sea más fácil de entender y aprender.

Estos bloques de construcción son: -

• Aprendizaje supervisado
• Aprendizaje sin supervisión
• Preprocesamiento de datos
• Aprendizaje en conjunto
• Evaluación del modelo
• Muestreo y división

Tómese su tiempo y aprenda qué son y por qué se usan en ML.

Ahora es el momento de llegar a la parte más divertida del aprendizaje del aprendizaje automático.

Habilidades requeridas para dominar ML

No puede dominar ML sin dominar primero las habilidades que se utilizan en él y eso es lo que necesita aprender a continuación en su viaje para convertirse en un experto en ML. Estas habilidades son: -

• Programación Python

Aprender Python y crear sus proyectos de ML en él hará que su vida sea mucho más fácil que si intentara hacerlo en cualquier otro lenguaje de programación, razón por la cual la mayoría de los expertos en ML lo recomiendan. Puede aprender Python utilizando los numerosos tutoriales gratuitos o de pago disponibles en Internet.

• Programación R

Si bien Python es el mejor lenguaje para escribir el código relacionado con ML, ningún lenguaje es más adecuado para manejar la cantidad increíblemente grande de datos que se utilizan en los proyectos de ML que R. Por lo tanto, aprender R también hará que su viaje de aprendizaje de ML sea mucho más fácil. Encontrará una gran cantidad de buenos tutoriales gratuitos en línea para la programación R.

• Modelado de datos

El modelado de datos es esencial para ML. Se usa principalmente para encontrar patrones en los datos que se usan en ML para hacer predicciones y, en algunos casos, tomar decisiones basadas en esas predicciones. Deberá aprender SQL antes de poder comenzar a trabajar en el modelado de datos, pero también hay cursos gratuitos disponibles en línea para eso.

• Algoritmos de aprendizaje automático

Ahora llegamos al corazón del aprendizaje automático. Nada en el mundo de la programación se puede lograr sin el uso de algoritmos y el aprendizaje automático no es diferente. Deberá aprender todo sobre cómo funcionan estos algoritmos especiales de aprendizaje automático para lograr los resultados deseados y cómo puede aplicarlos en sus propios proyectos de ML.

Estos algoritmos serán el pan de cada día de su carrera en Machine Learning: cuanto mejor los conozca, más fácil será su vida durante el tiempo que desee trabajar en ML.

• Diseño de sistemas y trabajo con APIs

Al final del día, probablemente querrá hacer que su ML sea accesible para los usuarios finales que no tienen la menor idea de ninguna de las cosas que hacen que ese proyecto funcione. Para esto, tendrás que aprender a diseñar un sistema que permita a otras personas usar tu proyecto de ML y sería una guinda si aprendes a construir APIs para que puedas integrar tu proyecto con el trabajo de otros. personas y construir algo realmente especial.

Conclusiones

Al dominar todas estas habilidades, se convertirá en un profesional del aprendizaje automático y estará en camino de obtener un trabajo bien remunerado en una empresa Fortune 500 que busca expertos en aprendizaje automático.