¿Qué dificultad tiene el machine learning?

¿Es difícil el machine learning?

Aunque muchas de las herramientas avanzadas de aprendizaje automático son difíciles de usar y requieren un gran conocimiento sofisticado en matemáticas avanzadas, estadística e ingeniería de software, los principiantes pueden hacer mucho con los fundamentos, que son ampliamente accesibles.

En R y Python se implementan diversos modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado, que están disponibles de forma gratuita y son fáciles de configurar en tu propio ordenador, e incluso se pueden utilizar modelos sencillos como la regresión lineal o logística para realizar interesantes e importantes tareas de aprendizaje automático.

Para dominar el machine learning, es obligatorio tener algo de matemáticas. El álgebra lineal, la estadística y la probabilidad forman la base del aprendizaje automático. Si tienes planes serios de unirte al carro del aprendizaje automático, es hora de repasar las matemáticas del instituto.

Además de las matemáticas, el análisis de datos es la habilidad esencial para el machine learning. La capacidad de analizar los datos para obtener ideas y patrones útiles es la base del aprendizaje automático. Cargar un gran conjunto de datos, limpiarlo para rellenar los datos que faltan y cortar el conjunto de datos para encontrar patrones y correlaciones son los pasos fundamentales del análisis de datos.

Incluso si no eres el tipo de persona que puede entender instantáneamente los histogramas, los gráficos de barras, los gráficos de líneas y los gráficos circulares, tienes que apreciar el poder de la visualización. Dedica algo de tiempo a Microsoft Excel para entender las tablas dinámicas y las distintas técnicas de visualización disponibles en forma de gráficos.

En lo que respecta al aprendizaje automático, un poco de conocimiento da para mucho. En R y Python se implementan diversos modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado, que están disponibles de forma gratuita y son fáciles de configurar en tu propio ordenador, e incluso los modelos más sencillos, como la regresión lineal o logística, pueden utilizarse para realizar interesantes e importantes tareas de aprendizaje automático.

Debemos mencionar que muchas de las herramientas más avanzadas requieren conocimientos profundos de matemáticas avanzadas, estadística e ingeniería de software. Algunos conocimientos clave son la comprensión de la probabilidad y la estadística, el álgebra lineal compleja y el cálculo para comprender los fundamentos del aprendizaje automático y trabajar fácilmente con matrices de datos.

Si vas a dedicarte al aprendizaje automático, es una buena idea empezar con estos conceptos matemáticos clave y pasar a los aspectos de programación a partir de ahí. Muchos de los lenguajes asociados a la inteligencia artificial, como Python, se consideran relativamente fáciles.

Para aquellos que ya son fuertes con las matemáticas, el siguiente paso es elegir el marco de aprendizaje automático adecuado. Esencialmente, hay una plétora de bibliotecas entre las que elegir para construir tu modelo, como NumPy, Scikit-Learn y Pandas. Estos conjuntos de herramientas varían en dificultad dependiendo de lo avanzado que sea el proyecto. Encuentra un marco sencillo para empezar y crece a partir de ahí.