¿Cuáles son las mejores formas de mejorar tus habilidades de aprendizaje automático?

Con tecnología de la IA y la comunidad de LinkedIn

El aprendizaje automático es una rama de la ingeniería informática que implica la creación de sistemas que pueden aprender de los datos y realizar tareas como clasificación, predicción, recomendación y más. Es una de las habilidades más demandadas y emocionantes en la industria tecnológica, pero también una de las más difíciles de dominar. Si desea mejorar sus habilidades de aprendizaje automático, estas son algunas de las mejores formas de hacerlo.

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1 Aprende los conceptos básicos

Antes de sumergirse en los temas avanzados del aprendizaje automático, debe tener una base sólida de los conceptos básicos, como estructuras de datos, algoritmos, estadística, álgebra lineal, cálculo y probabilidad. Estas son las herramientas que te ayudarán a entender cómo funciona el aprendizaje automático, cómo manipular y analizar datos, y cómo implementar y evaluar diferentes modelos. Puedes encontrar muchos cursos, libros y tutoriales en línea que cubren estos temas, o refrescar tus conocimientos si ya tienes algo de experiencia.

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Abhijit Gupta, PhD

PhD Machine Learning | Data Scientist @ Tesco | Hackathon champion | Algorithms, AI R&D, ML, Statistics | FinTech
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You cannot build a house on a shaky foundation. Likewise, whether you are working in quantitative finance or applied ML, you need a solid grasp of core statistics, probability, optimization and linear algebra.

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2 Practica con proyectos

Una de las mejores maneras de aprender aprendizaje automático es haciendo. Puede aplicar sus conocimientos teóricos a problemas y conjuntos de datos del mundo real, y aprender de sus errores y aciertos. Puedes encontrar muchas plataformas y recursos en línea que ofrecen proyectos de aprendizaje automático para diferentes niveles de dificultad y dominios, como Kaggle, Google Colab, Coursera y más. También puedes crear tus propios proyectos basados en tus intereses y objetivos, o unirte a una comunidad o a una competencia que te desafíe a resolver un problema específico.

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Amanda Hansamali

Computer Science Undergraduate | Tech enthusiast | Diving deep into Code
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I am not an expert in machine learning field,but here are some facts I observed through my undergraduate journey .For a field like machine learning , theoretical knowledge is always not enough . One should know how to apply tgem to real-world problems. The best way to gain that knowledge is practising those theories in projects . By creating own projects and engaging on them will be a huge help to develop your knowledge on specific topics. One can learn so much through the problems which they face in doing own projects.

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3 Utiliza las herramientas adecuadas

El aprendizaje automático implica trabajar con una gran cantidad de datos y código, por lo que debe utilizar las herramientas adecuadas para hacer su vida más fácil y productiva. Debe familiarizarse con los lenguajes de programación y marcos de trabajo más populares y potentes para el aprendizaje automático, como Python, R, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn y más. También debe aprender a usar herramientas que le ayuden a administrar, visualizar y documentar los datos y el código, como Jupyter Notebook, Git, Matplotlib, etc.

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Dinesh Piyasamara

AI/ML Engineer | BSc (Hons) Eng. | NLP | GenAI | MLOps
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There are lot of tools for machine learning development process. Typically, I am using Python as the main programming language. Here are some of the tools and libraries I usually use. • Data Analysis: NumPy, Pandas, NLTK/SpaCy • Data Visualization: Matplotlib, Seaborn, Plotly • Model Building: Scikit-learn, Tensorflow, Keras, Pytorch • Evaluation and Tuning: Scikit-learn, Optuna • Deployment: Docker and Kubernates, Azure ML, AWS SageMaker • Monitoring: MLflow, wandb Identifying right and most suitable tools are more beneficial in development process. Mostly, it will come from the experience you have with each library and tools. So, it is important to familiar with each tool, analyse the pros and cons of each.

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4 Mantente al día con las tendencias

El aprendizaje automático es un campo en rápida evolución que introduce constantemente nuevas técnicas, modelos, aplicaciones e investigaciones. Si desea mejorar sus habilidades de aprendizaje automático, debe mantenerse al día con los últimos desarrollos y tendencias en el campo. Puede hacerlo leyendo blogs, boletines informativos, podcasts, revistas y libros que cubran temas de aprendizaje automático, o siguiendo a expertos, personas influyentes y organizaciones en plataformas de redes sociales, como Twitter, LinkedIn, YouTube y más.

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Abhijit Gupta, PhD

PhD Machine Learning | Data Scientist @ Tesco | Hackathon champion | Algorithms, AI R&D, ML, Statistics | FinTech
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Do not miss the forest for the trees. Knowing and understanding the cutting-edge developments in ML is good, but you have limited time and attention. It's better to read review articles bi-weekly rather than spending endless time on each and every new development.

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5 Aprender de los demás

El aprendizaje automático no es un esfuerzo en solitario. Puedes aprender mucho de otras personas que tienen más experiencia, conocimiento o perspicacia que tú. Puede unirse a comunidades, foros, grupos o eventos en línea o fuera de línea que reúnan a entusiastas, estudiantes, profesionales e investigadores del aprendizaje automático. Puede hacer preguntas, compartir ideas, obtener comentarios, establecer contactos, colaborar y ser mentor o ser mentor de otros. También puede aprender de otros revisando su código, proyectos, soluciones o publicaciones, y ver cómo abordan y resuelven problemas de aprendizaje automático.

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Abhijit Gupta, PhD

PhD Machine Learning | Data Scientist @ Tesco | Hackathon champion | Algorithms, AI R&D, ML, Statistics | FinTech
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Actively engage with others and have a collaborative mindset. You never know when someone from a different domain can provide you with a novel perspective.

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6 Experimenta y diviértete

El aprendizaje automático es un proceso creativo y divertido que te permite explorar, descubrir y crear cosas nuevas. Puede mejorar sus habilidades de aprendizaje automático experimentando con diferentes conjuntos de datos, modelos, parámetros, técnicas y dominios, y ver qué funciona y qué no. También puedes divertirte tratando de resolver problemas interesantes, desafiantes o extravagantes, o haciendo algo que tú u otros puedan disfrutar o beneficiarse. El aprendizaje automático es una habilidad que requiere curiosidad, pasión y persistencia, así que no tengas miedo de probar cosas nuevas y divertirte en el camino.

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7 Esto es lo que hay que tener en cuenta

Este es un espacio para compartir ejemplos, historias o ideas que no encajan en ninguna de las secciones anteriores. ¿Qué más te gustaría añadir?

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1 Aprende los conceptos básicos

2 Practica con proyectos

3 Utiliza las herramientas adecuadas

4 Mantente al día con las tendencias

5 Aprender de los demás

6 Experimenta y diviértete

7 Esto es lo que hay que tener en cuenta

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