¿Buscas convertirte en experto en redes neuronales con Python? En esta publicación te contamos cómo lograrlo.
El estudio de hacer que los sistemas informáticos actúen sin estar programados explícitamente se conoce como Aprendizaje Automático. En la última década, el aprendizaje automático nos ha brindado automóviles automatizados, reconocimiento de voz realista, búsqueda efectiva en la red y una experiencia enormemente avanzada del genoma humano.
El aprendizaje automático es tan omnipresente hoy día que posiblemente lo uses muchas veces sin saberlo.
Machine Learning es un boleto de primera clase para las carreras más emocionantes en ciencia de datos en la actualidad. A medida que las fuentes de datos proliferan junto con el poder de cómputo para procesarlos, ir directamente a los datos es uno de los enfoques más sencillos para obtener información y hacer predicciones rápidamente.
El aprendizaje automático reúne la informática y los datos para aprovechar esa fuerza predictiva. Es una competencia imprescindible para todos los aspirantes a analistas de datos y científicos de datos o absolutamente todos los demás que deseen convertir todas esas estadísticas en bruto en tendencias y predicciones refinadas.
¿Cómo convertirse en un experto en aprendizaje automático paso a paso?
Para ser un experto en aprendizaje automático, se pueden seguir los siguientes pasos:
1.Aprende lo básico
Para empezar, aumenta tu burbuja de comprensión de aprendizaje automático desde un conocimiento sencillo sobre la esfera hasta información fundamental sólida que consiste en los detalles más finos. Nunca te limites a solo estudiar los fundamentos del aprendizaje automático, sino que también abarques la ciencia de datos, Big Data, aprendizaje profundo, IoT, IA y todas sus tecnologías relacionadas.
2.Repasa tus libros de programación
Los conceptos básicos de Ciencias de la Computación son los criterios más vitales en tu ruta de dominio de este tema. Las estructuras de datos, los algoritmos, la computabilidad y la complejidad, y la arquitectura de la computadora son algunos de los temas cruciales en los que debes profundizar, ya que necesitas aplicarlos, implementarlos, adaptarlos o manejarlos en condiciones adecuadas mientras construyes esos algoritmos de aprendizaje automático. Profundiza y continúa repasando tus habilidades informáticas.
3.Adquiere los conocimientos necesarios de estadística y probabilidad
Ten un conocimiento claro sobre la probabilidad, ya que es el corazón de cualquier algoritmo de aprendizaje automático y, además, varias medidas y estrategias de evaluación de estadísticas que son importantes para construir y validar modelos a partir de los datos encontrados.
4.Comprende el modelado y la evaluación de datos
El conjunto de datos subyacente debe anticiparse para ubicar patrones beneficiosos y/o propiedades de predicción de instancias que antes no se veían. Como resultado, incluso si solo usas algoritmos típicos, necesitarás una comprensión sólida.
5.Python
Familiarizarse con el procedimiento y realizar operaciones simples realmente ayudará. Python es un lenguaje de programación muy famoso empleado en esta área.
6.Consigue un hangout de modelos de aprendizaje no supervisados
El estudio no supervisado se trata de estudiar a partir de datos de prueba que ya no se han clasificado mediante la identificación de puntos en común. Permite el descubrimiento de patrones anteriormente desconocidos dentro de los datos y el mejor momento para aplicar esto es mientras no tengas datos sobre los resultados deseados.
7.Crear modelos de aprendizaje supervisado
La intención número uno aquí es aproximar la función de mapeo en esa medida mientras obtienes datos de entrada nuevos (X), entonces es posible predecir las variables de salida (Y) para esos datos.
8.No descuides el estudio del Big Data
Adquirir conocimientos sobre cómo abordar estructuras de big data junto con algoritmos de aprendizaje automático te ayudará a reconocer y crear soluciones que puedan implementarse en la práctica.
9.Explora modelos de aprendizaje profundo
Con «automóviles sin conductor o el curso óptimo de un resultado de tratamiento médico», los modelos de aprendizaje profundo están logrando resultados excepcionales y alterando los negocios. Tarde o temprano, las máquinas desarrollarán sus propios cerebros artificiales, conocidos como “redes neuronales profundas”. Obtén conocimientos sobre las redes neuronales artificiales, el procesamiento del lenguaje natural y TensorFlow, y utilízalos para desarrollar modelos pequeños.
Como hemos abordado hasta este punto, si quieres ser un experto en Redes Neuronales con Python, dominar el poder de los datos y aprender sobre Machine Learning, debes formarte. ¿Cuál es la formación más apropiada? Sigue leyendo.
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