¿Cómo aprendo Machine Learning?

Es bien sabido que el machine learning representa un tema complejo de tratar debido al hecho de que hay una multitud de recursos disponibles que envejecen a un ritmo acelerado.

Además, la jerga técnica hace que el machine learning sea aún más complicado y la cantidad de tiempo que debe dedicar a esta tarea es enorme.

Primer enfoque de machine learning

El primer enfoque debería ser descubrir la variedad de lenguajes que brindan capacidades al machine learning.

En este momento R y Python representan los lenguajes más utilizados en este campo y cuentan con un amplio apoyo de comunidades de todo el mundo.

Antes de comenzar con el machine learning, es muy recomendable estudiar uno de esos dos lenguajes de programación.

Además, puedes tener en cuenta otros lenguajes como Scala, según tus necesidades. Pero solo con saber Python es suficiente.

Aprender machine learning

No se deje abrumar por la cantidad de datos que encontrará. Es bastante normal no recordar todo y volver a leer conceptos cuando se enfrentan a problemas.

  • Paso 1:
    Estadísticas básicas lo ayudará a comprender cómo funciona un lenguaje de máquina y sus bibliotecas o métodos estadísticos. Para Python, existen bibliotecas de machine learning como sklearn.
  • Paso 2:
    Exploración de datos. Esto marca una gran diferencia entre un profesional experto en machine learning y uno promedio.

    Aprender sobre ingeniería de características, tratamiento de valores atípicos o identificación de variables es útil para establecer una limpieza de datos cualitativa en cualquier lenguaje de machine learning.

  • Paso 3:
    Opte por un curso de machine learning.

    Este tipo de cursos te ofrecerá una amplia introducción al machine learning junto con diferentes recursos para comprender adecuadamente los algoritmos y técnicas.

  • Paso 4:
    Machine learning avanzado y solo se puede hacer con la base de conocimiento que crea siguiendo de cerca los primeros tres pasos.

    Varios conceptos como Deep Learning y Machine Learning con Big Data necesitan una comprensión profunda para dominar con éxito el machine learning.

La práctica hace la perfección

Además, lo mejor es tener en cuenta lo siguiente:

  • No olvides preguntarte por qué cada vez que tienes la oportunidad. Esto le permitirá ver el panorama general y comprender correctamente el conjunto de datos que tiene.
  • Recuerde que el aprendizaje del lenguaje de máquina solo se puede lograr con mucha práctica.

En pocas palabras, si realiza todos los pasos mencionados anteriormente, definitivamente terminará siendo excelente en el machine learning aplicado.

Es un campo bastante interesante por el hecho de que es un dominio desafiante que requiere aprendizaje constante, visión por computadora y comprensión del lenguaje de máquina natural.

Para convertirte en el mejor ingeniero de machine learning, tendrás que aprender constantemente y mejorar tus habilidades.

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5 comentarios en «¿Cómo aprendo Machine Learning?»

  1. ¿Se puede aprender Machine Learning sin práctica? La teoría es importante, pero la experiencia es clave.

    • La teoría es fundamental, pero sin práctica no se aprende realmente Machine Learning. Es como intentar aprender a nadar leyendo un libro sin meterse al agua. La experiencia es esencial para dominar esta disciplina. ¡Manos a la obra y a practicar!

  2. ¿Realmente la práctica hace la perfección en el aprendizaje de Machine Learning? ¡Debate abierto!

  3. ¡Aprender machine learning es como armar un rompecabezas gigante! ¡Práctica y paciencia! 🤖🧩

    • ¡Totalmente de acuerdo! Es un desafío emocionante que requiere dedicación y perseverancia. Pero una vez que logras encajar todas las piezas, la sensación de logro es increíble. ¡Sigue adelante con esa actitud positiva! 🙌🏼

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