maquinas - ¿Cuáles son los requisitos previos para estudiar Machine Learning?
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Siempre me fascinó el tema del aprendizaje automático hasta que decidí enseñarme cómo hacerlo. Así que vine a través de un curso proporcionado por Stanford publicado en línea. Sin embargo, me sorprendió la cantidad de matemáticas que contenía. Entonces, ¿cuál es el fondo matemático que debería tener para poder entender los algoritmos de aprendizaje automático? ¿Hay alguna biblioteca que abstraiga todas las matemáticas y se enfoque en el diseño de un software capaz de aprender?
- Álgebra lineal
- Teoría de probabilidad
- Cálculo
- Cálculo de variaciones
- Teoría de grafos
- Métodos de optimización (multiplicadores de Lagrange)
Álgebra lineal y estadísticas (básicas).
Al igual que el 99% (no me cito en el número) de los temas relacionados con la informática, la base teórica del Aprendizaje automático a menudo implica un montón de matemáticas ... no obstante, no debería ser tan difícil para aprender algunos algoritmos ML básicos incluso sin un conocimiento profundo del cálculo.
Existen varias bibliotecas de aprendizaje automático:
Diría que debes comenzar por tratar de construir tu propio algoritmo ML simple: tal vez una Red Neural o un Algoritmo Genético . Construir con éxito una hará una gran diferencia en su comprensión ... especialmente dado que dado un problema específico, es posible que tenga que personalizar bastante el algoritmo ML. Saber cómo funciona, desde cero, te permitirá hacer las modificaciones que consideres necesarias.
Vea aquí algunos textos de fondo sobre aprendizaje automático: http://bumphunting.blogspot.com/2009/07/what-are-good-prequisite-textbooks-for.html
Programando Inteligencia Colectiva: Construyendo Aplicaciones Web 2.0 Inteligentes por Toby Segaran es un libro INCREÍBLE! Toby crea implementaciones simples de clásicos de Machine Learns: redes neuronales, máquinas de vectores de soporte, algoritmos genéticos, agrupamiento. Todo eso con explicaciones simples sobre cómo y por qué funcionan. ¡Como un bono, todos los ejemplos están en Python! Pero incluso si no conoces a Python entenderás el libro. Lo recomiendo altamente