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13 sitios gratuitos para obtener una introducción al aprendizaje automático

13 sitios gratuitos para obtener una introducción al aprendizaje automático

Es una de esas palabras de moda que todos hemos escuchado, seamos programadores o no: aprendizaje automático. A diferencia de otras tendencias del pasado, el aprendizaje automático no es una moda pasajera, realmente es el futuro.

A medida que las IA se vuelven cada vez más sofisticadas, los programadores deben ponerse al día sobre qué es, cómo funciona y las últimas tendencias en el campo. Afortunadamente, estos 13 recursos gratuitos ofrecen una excelente introducción al aprendizaje automático para que pueda comenzar con algunos tutoriales básicos de aprendizaje automático de inmediato.

Antes de comenzar a estudiar los conceptos básicos del aprendizaje automático, asegúrese de estar familiarizado con el lenguaje de secuencias de comandos de Python. Es el lenguaje de scripting más popular para la ciencia de datos y el aprendizaje automático y será necesario para aprovechar al máximo estos recursos.

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¿No conoces a Python? No se preocupe, sea cual sea el lenguaje de programación o scripting con el que esté familiarizado, aprender Python no debería ser demasiado difícil, ya que es uno de los lenguajes más indulgentes para aprender. Siga leyendo estos recursos y descubra sobre qué temas específicos necesita aprender más antes de continuar, o simplemente pruébelo de todos modos; es posible que aprenda un poco de pitón en el proceso.

Textos y tutoriales para una introducción al aprendizaje automático

Estos textos y tutoriales en línea le brindarán una base sólida en los temas, las teorías y los lenguajes utilizados en el aprendizaje automático.

Tutoriales de ciencia de datos de Kaggle

Estos son excelentes tutoriales de aprendizaje automático para comenzar, ya que Kaggle cubre todos los aspectos esenciales que necesita saber sobre la ciencia de datos para comenzar con el aprendizaje automático. Recuerde, el aprendizaje automático consiste en entrenar una máquina en conjuntos de datos muy grandes, por lo que conocer la ciencia de datos es un paso esencial en su introducción al aprendizaje automático.

Libro de Python Machine Learning (1.a edición) / Repositorio de código

Este es fácilmente uno de los mejores "libros" sobre Python y aprendizaje automático que encontrará. Si aún no está tan interesado con Python, dedique tiempo a este recurso y estará eliminando sitios web de datos en poco tiempo. También incluye un código de muestra para acompañar el material de texto para que pueda consultar el trabajo de muestra cuando sea necesario.

Aprendizaje profundo: la droga directa

Un texto en línea que brinda una introducción a los conceptos básicos del aprendizaje automático y, al mismo tiempo, brinda una introducción a la teoría del aprendizaje profundo. Este enfoque lo guía a través de la implementación de los diferentes conceptos, así que esté preparado para escribir mucho código, pero es un recurso increíblemente útil en general.

Aprendizaje profundo práctico para programadores, V3

Esta es una excelente manera de adentrarse en la carne y los huesos del aprendizaje automático, específicamente el aprendizaje profundo, el tipo que le permite a Netflix saber qué películas recomendarle y cómo identificar el contenido de los archivos de imagen. Si está listo para comenzar a trabajar, este sitio es donde debe estar.

Aprendizaje profundo de MIT Press

Deep Learning es publicado por MIT Press y escrito por Ian Goodfellow, Yoshua Bengio y Aaron Courville, y es uno de los mejores libros que encontrará sobre aprendizaje profundo. El editor ha puesto el libro a disposición de forma gratuita como un sitio web HTML, así que asegúrese de marcarlo como favorito y leer el mejor texto sobre aprendizaje profundo que existe.

Recursos de video para cuando desee ir más allá de los conceptos básicos del aprendizaje automático

Estos recursos de video son un excelente lugar para ir si desea aprender más que los conceptos básicos y entrar en algunos de los temas específicos del aprendizaje automático.

Recursos de video de aprendizaje profundo del MIT

MIT ofrece una gran cantidad de recursos gratuitos y la página MIT Deep Learning no es una excepción. Aquí encontrará decenas de videos de conferencias, charlas, entrevistas y más sobre los diversos temas del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Definitivamente, esta es una página que debe marcar como favorita para cualquiera que busque algo más que la introducción a los conceptos básicos del aprendizaje automático que hemos visto hasta ahora.

Charlas de la escuela de verano de aprendizaje profundo

Este sitio presenta conferencias en video de algunos de los mejores profesionales del aprendizaje automático impartidas en la Escuela de verano de aprendizaje profundo de Montreal durante los últimos años. Estos videos (diapositivas complementarias a los videos también están disponibles) son principalmente sobre temas teóricos más intermedios que los básicos, pero si sientes que estás listo, sumérgete de inmediato.

Tutoriales de aprendizaje automático para el procesamiento del lenguaje natural

Estos recursos le ayudarán a aprender a analizar grandes conjuntos de datos de texto para encontrar el significado de todo el ruido.

Procesamiento de lenguaje natural con Python

Este texto en línea está disponible a través de HTML y es un texto esencial para aprender el procesamiento del lenguaje natural usando Python. Utiliza el kit de herramientas de lenguaje natural de Python, que es la biblioteca de API en la que se basará su educación en procesamiento de lenguaje natural en el futuro, por lo que es mejor aprenderla de inmediato.

Tutoriales de aprendizaje profundo para el procesamiento del lenguaje natural

Esta es una colección de cuadernos de Jupyter que acompañan a los videos tutoriales de Jon Krohn sobre el procesamiento del lenguaje natural mediante el aprendizaje profundo. Algunas de las cosas que cubre incluyen el preprocesamiento de datos de lenguaje natural para aplicaciones de aprendizaje automático, la transformación del lenguaje natural en expresiones numéricas, la realización de predicciones con modelos entrenados con aprendizaje profundo y mucho más.

Cómo resolver el 90% de los problemas de PNL: una guía paso a paso

Este es un conjunto de tutoriales de aprendizaje automático basados ​​en los cuadernos Jupyter de Emmanuel Ameisen de Insight AI. Desglosa diferentes temas en el aprendizaje automático en las tareas básicas necesarias para lograr su objetivo y proporciona diagramas útiles para ayudarlo a seguir adelante.

Tutorial de Keras LSTM

Este tutorial de aprendizaje automático realmente solo hace una cosa: le enseña cómo construir un LSTM para el modelado del lenguaje Keras. Es un tutorial breve, pero puede terminarlo en uno o dos días y puede usarse directamente para comenzar a procesar sus propios conjuntos de datos de texto grandes para el modelado de predicciones.

Cursos universitarios de acceso abierto

Estos cursos son de acceso gratuito (con limitaciones) y brindan instrucción a nivel universitario sobre temas de aprendizaje automático.

UC Berkeley - Introducción a la IA

Este es un curso de acceso abierto a nivel universitario sobre introducción al desarrollo de la IA de una de las mejores universidades del mundo. No hay crédito universitario, nadie calificará tu trabajo y el acceso a algunos materiales es limitado, pero los materiales esenciales que necesitas para comenzar con el aprendizaje automático de IA están todos aquí.

University College London - Aprendizaje por refuerzo

Este curso de acceso abierto ofrece instrucción en otra pista del aprendizaje automático del que no hemos hablado mucho, el aprendizaje por refuerzo. Este importante método de aprendizaje automático es una herramienta útil para tener en su cinturón de herramientas de aprendizaje automático y este curso de University College London es un gran lugar para aprender lo que necesita saber.


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