Aprender Machine Learning 🤖(primeros pasos, recursos, experiencias)

Hola Mundo! Buscando aprender sobre Machine Learning (Aprendizaje Automático)?
En los últimos meses he estado grabando un par de videos para mi canal de YouTube 🙈 revisando algunos recursos existentes en línea (la mayoría gratis) para aprender sobre Machine Learning.

Primero, qué es Machine Learning
“…es el subcampo de las ciencias de la computación y una rama de la inteligencia artificial, cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan que las computadoras aprendan. Se dice que un agente aprende cuando su desempeño mejora con la experiencia y mediante el uso de datos; es decir, cuando la habilidad no estaba presente en su genotipo o rasgos de nacimiento.1​ “En el aprendizaje de máquinas un computador observa datos, construye un modelo basado en esos datos y utiliza ese modelo a la vez como una hipótesis acerca del mundo y una pieza de software que puede resolver problemas” wikipedia

Bueno 😬 como su nombre lo dice “Aprendizaje Automático” pues, es hacer este software que permita al mismo software aprender de una forma más automática, sin necesidad que tenga que modificar el software para agregar los nuevos casos o cambios simples 🤖

Hay muchos caminos para empezar a aprender sobre Machine Learning, puedes empezar por:

  • Matemáticas: aprenderte, recordar, practicar mucho cálculo, álgebra lineal, probabilidad y estadística <- para entender mejor cómo son estos algoritmos y respuestas matemáticas propuestas para que las máquinas aprendan
    Ya con este conocimiento, es hora de aprender a programar 🤓 para poder automatizar ciertos cálculos y poder mejorar el proceso de otros, y de esta forma, llegar a construir un reconocimiento facial por ejemplo!
  • Programación: programas en python? R? o incluso… JavaScript? (los lenguajes más populares) puedes empezar a crear una red neuronal con herramientas de apoyo como: TensorFlow, PyTorch, etc, ya que sabiendo programar, puedes construir por código diferentes aplicaciones. Sin embargo, si en algún momento quieres saber a detalle cómo es que TensorFlow nos deja armar estas neuronales artificiales para crear las redes, pues sí es hora de repasar la matemática.
  • Fundamentos: hora de la teoría! Qué es el Machine Learning, qué es la Ciencia de Datos, cómo se organizan los datos, qué significa entrenar un modelo, incluso… cómo es la historia del Machine Learning, cuál fue el primer producto “real” que funcionaba con Machine Learning 🤔

En mi experiencia (en general) siempre me ha gustado leer la teoría e historia antes de la práctica (claro, menos en mate jaja) pero es interesante entender todo lo que implica “hacer” Machine Learning e Inteligencia Artificial en general.
Sin embargo, al estudiar ingeniería, o mejor dicho, en el trabajo, tengo poco tiempo de leer mucha teoría, y pues trato de combinar un poco de teoría y conceptos base y su ejercicio práctico 🙌 últimamente me ha funcionado bien (aun tengo que optimizarlo, claro!)

Por ello, voy explorando varias opciones donde puedo ir aprendiendo con diferentes estilos, por ejemplo (estos son gratuitos):

Existen muchas otras opciones, que son cursos en línea, cursos cortos, cursos largos con más ejercicios o más explicaciones, mencionar:

Personalmente, creo que depende mucho de tu estilo de aprendizaje, si empiezas por algo de teoría o directo al código, peeero hacer un proyecto preguntarse cómo es que funcionan realmente las cosas, marcará una gran diferencia en tu aprendizaje y rendimiento!

Aquí el playlist que voy actualizando seguido, con las revisiones de recursos en línea que encuentro para aprender más de Machine Learning.

ánimos! aprender sobre Machine Learning, no es simple, pero no es imposible!
Cuéntame por comentarios, twitter, instagram, cómo te va en tu camino de aprendizaje! Encontraste otros recursos? compártelos para revisarlos!

Gracias por leerme hasta aquí! Ufff estamos en este camino juntos! sigamos aprendiendo! 💜

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🤖 enthusiastic explorer (life lessons + tech + travels). Today Public Sector — Coordinator City.AI in LatAm — University Professor and Google Dev Expert ML