¿Qué se necesita para saber machine learning?

Trabajar con Big Data es muy costoso, además de que muchas empresas aún no cuentan con la infraestructura adecuada para almacenar una gran cantidad de información. El procesamiento de Big Data toma horas debido a su alto volumen. Pero para usar Machine Learning, no necesita una gran cantidad de información. Según nuestra experiencia, las empresas de hoy en día tienen datos más que suficientes para construir algoritmos predictivos de muy alta calidad. Es más importante tener buenos datos que demasiados datos.

A menudo nos encontramos con empresas que se encuentran en medio de un vórtice de almacenamiento de datos. Big Data está de moda (aunque esa locura está empezando a envejecer) y recopilan más datos, mejor; «Entonces veremos qué hacemos con ellos». Creemos que este enfoque es incorrecto. Las empresas a día de hoy ya disponen de datos suficientes para llevar a cabo proyectos muy interesantes que aportan valor al negocio, sin tener que esperar a grandes infraestructuras de almacenamiento para ingentes cantidades de datos.

Paso 3: Aprenda un lenguaje de programación de Machine Learning

Los algoritmos de Machine Learning deben implementarse de alguna manera, lo ideal, por supuesto, es usar un lenguaje de programación que ya tenga bibliotecas de Machine Learning, por lo que Se recomienda encarecidamente que tenga experiencia en programación.

Puedes empezar con Python, porque en mi opinión es el más fácil, pero puedes hacerlo con cualquier lenguaje de programación que quieras. Recuerda que tengo un video con la lista de lenguajes de programación que puedes usar para Machine Learning.

¿Cómo funciona el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático funciona mediante algoritmos matemáticos complejos que tienen la capacidad de identificar patrones en conjuntos de datos. Esta tecnología recopila esta información y, con ella, es capaz de extraer conclusiones y predicciones de gran interés para todo tipo de empresas.

Esto significa que la máquina no aprende por sí misma, sino que el algoritmo que es modificado por la entrada constante de datos predice estos escenarios futuros sin intervención humana.

Estos algoritmos se ubican entre el aprendizaje supervisado y no supervisado, utilizando datos etiquetados y no etiquetados para el entrenamiento. Por lo general, se utiliza una pequeña cantidad de datos etiquetados y una gran cantidad de datos no etiquetados.

 

Matemáticas

Como en la mayoría de las profesiones, hay que distinguir dos casos, lo que necesitas saber para poder trabajar como Data Scientist, que puede que tengas que usar en el momento oportuno y apoyándote en información de internet, y que realmente necesitarás aplicar en tu día a día con sentido común y soltura. Él piensa que un científico de datos debe conocer los fundamentos, no ser un matemático.

Esta es la verdadera habilidad imprescindible para un científico de datos y lo hará más valioso. Gran parte del software y las herramientas utilizadas en Big Data y Machine Learning son responsables de hacer la mayoría de los cálculos matemáticos por usted, sin embargo, esto no lo puede hacer cualquiera.

10 comentarios en «¿Qué se necesita para saber machine learning?»

  1. ¿Y si aprendemos machine learning con rap en lugar de matemáticas aburridas? 🎤🤖

    • ¡Aprender machine learning con rap suena divertido, pero las matemáticas son la base fundamental de esta disciplina! No hay atajos, ¡pero puedes combinar ambos para hacerlo más ameno! 😉📊🎶

  2. ¡Creo que aprender Python es clave! ¿Alguien más tiene algún consejo interesante? 🐍🤔

  3. ¡Creo que el paso 3 es crucial! ¿Pero las matemáticas? ¡Eso sí que es un reto!

    • ¡Las matemáticas pueden ser desafiantes, pero no imposibles! Con práctica y dedicación, se pueden superar. ¡No te rindas! ¡Tú puedes lograrlo! ¡Ánimo y sigue adelante!

  4. ¡Creo que aprender matemáticas es clave para dominar el machine learning! ¿Están de acuerdo?

  5. ¿Pero realmente es necesario dominar las matemáticas para aprender machine learning? ¡Opiniones!

    • ¡Absolutamente! Sin una base sólida en matemáticas, es difícil comprender los conceptos fundamentales de machine learning. No puedes construir una casa sin cimientos, ¿verdad? ¡Así que sí, es necesario dominar las matemáticas para realmente entender y aplicar el machine learning!

  6. ¡Creo que el lenguaje de programación es clave para dominar el machine learning! ¡A practicar! 🤖👨‍💻📚

    • ¡Totalmente de acuerdo! Sin dominar el lenguaje de programación, el machine learning se vuelve un desafío imposible. ¡A darle duro a la práctica! ¡Los resultados valdrán la pena! 🚀💻🧠

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