Aprendizaje automático: conclusión

Este tutorial le presentó el aprendizaje automático. Ahora, sabes que el aprendizaje automático es una técnica de entrenamiento de máquinas para que realicen las actividades que puede hacer un cerebro humano, aunque un poco más rápido y mejor que un ser humano promedio. Hoy hemos visto que las máquinas pueden vencer a campeones humanos en juegos como Ajedrez, AlphaGO, que se consideran muy complejos. Ha visto que las máquinas pueden entrenarse para realizar actividades humanas en varias áreas y pueden ayudar a los humanos a vivir una vida mejor.

El aprendizaje automático puede ser supervisado o no supervisado. Si tiene una menor cantidad de datos y datos claramente etiquetados para la capacitación, opte por el aprendizaje supervisado. El aprendizaje no supervisado generalmente daría un mejor rendimiento y resultados para grandes conjuntos de datos. Si tiene un gran conjunto de datos fácilmente disponible, opte por técnicas de aprendizaje profundo. También ha aprendido Aprendizaje por refuerzo y Aprendizaje por refuerzo profundo. Ahora sabe qué son las redes neuronales, sus aplicaciones y limitaciones.

Finalmente, cuando se trata del desarrollo de sus propios modelos de aprendizaje automático, analizó las opciones de varios lenguajes de desarrollo, IDE y plataformas. Lo siguiente que debe hacer es comenzar a aprender y practicar cada técnica de aprendizaje automático. El tema es vasto, significa que hay amplitud, pero si se tiene en cuenta la profundidad, cada tema se puede aprender en pocas horas. Cada tema es independiente entre sí. Debe tener en cuenta un tema a la vez, aprenderlo, practicarlo e implementar el algoritmo o algoritmos en él utilizando el idioma que elija. Esta es la mejor manera de comenzar a estudiar Machine Learning. Practicando un tema a la vez, muy pronto adquiriría el ancho que eventualmente se requiere de un experto en aprendizaje automático.

¡Buena suerte!