¿Qué haces si quieres mejorar tus habilidades de razonamiento lógico en una carrera de Machine Learning?

Con tecnología de la IA y la comunidad de LinkedIn

El razonamiento lógico es la capacidad de analizar, evaluar e inferir a partir de datos y argumentos. Es una habilidad crucial para cualquier Machine Learning (ML) profesional, ya que les ayuda a diseñar, implementar y probar algoritmos y modelos que resuelven problemas complejos. Sin embargo, el razonamiento lógico no es algo que puedas dominar de la noche a la mañana. Requiere práctica, retroalimentación y exposición a diferentes dominios y escenarios. En este artículo, aprenderá algunos consejos y recursos para mejorar sus habilidades de razonamiento lógico en una carrera de ML.

Expertos destacados en este artículo

Elección de la comunidad a partir de 3 contribuciones. Más información

Melek Elloumi

PhD Student in Computer Vision | Software Engineer

1 Resuelve acertijos y juegos

Una de las formas más divertidas y efectivas de mejorar tus habilidades de razonamiento lógico es resolver acertijos y juegos que desafíen tu cerebro. Estos pueden variar desde acertijos de lógica clásicos como Sudoku, crucigramas y acertijos, hasta otros más avanzados como ajedrez, Go y cubo de Rubik. Los rompecabezas y los juegos pueden ayudarte a desarrollar tu pensamiento lógico, reconocimiento de patrones y habilidades para resolver problemas, así como tu creatividad y concentración. También pueden exponerte a diferentes tipos de lógica, como la deductiva, la inductiva y la abductiva. Puedes encontrar muchos acertijos y juegos en línea, en libros o en aplicaciones, e intentar resolverlos con regularidad.

Añade tu opinión

Melek Elloumi

PhD Student in Computer Vision | Software Engineer
Denunciar la contribución
Growing up playing puzzle games, I can attest that they help view problems from a different angle and develop better logical reasoning. I recommend the Professor Layton series for a variety of puzzles. As for machine learning, "while true: learn()" is a great game for beginners in this field. It simulates what machine learning models do and provide you classification problems that you have to solve under certain constraints (accuracy, number of blocks, ressource used, inference time).

Traducido

Recomendar

2 Aprende de los expertos

Otra forma de mejorar tus habilidades de razonamiento lógico es aprender de expertos en ML y campos relacionados. Puede hacerlo leyendo libros, artículos, blogs y documentos que expliquen los conceptos, métodos y aplicaciones del aprendizaje automático de una manera clara y lógica. También puede ver vídeos, podcasts, seminarios web y cursos que demuestran cómo los expertos utilizan el aprendizaje automático para resolver problemas del mundo real. Aprender de los expertos puede ayudarte a ampliar tus conocimientos, comprender diferentes perspectivas y descubrir las mejores prácticas y consejos para el aprendizaje automático. También puede interactuar con expertos y colegas a través de foros, comunidades y eventos en línea, y hacer preguntas, compartir ideas y obtener comentarios.

Añade tu opinión

3 Aplicación de la lógica a los datos

Una tercera forma de mejorar tus habilidades de razonamiento lógico es aplicar la lógica a los datos. Esto significa utilizar datos para apoyar o refutar hipótesis, argumentos y decisiones. Para ello, recopile, limpie, explore y visualice datos y, a continuación, aplique diversas técnicas de aprendizaje automático para analizar y modelar los datos. También puede usar la lógica para interpretar y comunicar los resultados y las implicaciones de los modelos de ML. Aplicar la lógica a los datos puede ayudarte a desarrollar tus habilidades analíticas, críticas e inferenciales, así como tu intuición y curiosidad. Puede usar varias herramientas y plataformas, como Python, R, TensorFlow y Kaggle, para trabajar con datos y ML.

Añade tu opinión

Melek Elloumi

PhD Student in Computer Vision | Software Engineer
Denunciar la contribución
Applying logic to data requires time to develop as you experience with more data in different ML problems. It starts by having a hypothese that you confirm or refute with experiments which then gives an idea on how the model interpreted the data it has. Once the hypothese is verified, it becomes a transferrable logic piece that you can apply in other similar problems. The logic will differ depending on the data type, the model architecture and the prediction task. One example of intuition in semantic segmentation, objects with different colour than the background are generally segmented better.

Traducido

Recomendar
Avneet Singh

Assistant Manager @ EXL | Data Analytics📊 | Business Analytics | Automation | MySQL
Denunciar la contribución
Brush up on your mathematical skills, especially in areas like linear algebra, calculus, probability, and statistics. These are essential for understanding the underlying principles of machine learning algorithms.

Traducido

Recomendar

4 Revisión de la lógica

Una cuarta forma de mejorar tus habilidades de razonamiento lógico es revisar tu lógica. Esto significa verificar la validez, solidez y coherencia de su lógica, así como identificar y evitar falacias y sesgos lógicos. Puedes hacerlo revisando tu propio trabajo y lógica, así como el trabajo y la lógica de los demás. También puede utilizar herramientas y marcos, como diagramas de flujo, diagramas, pseudocódigo y si-entonces-else para estructurar y visualizar su lógica. Revisar tu lógica puede ayudarte a mejorar tu precisión, claridad y coherencia, así como tu confianza y credibilidad.

Añade tu opinión

5 Desafía tu lógica

Una quinta forma de mejorar tus habilidades de razonamiento lógico es desafiar tu lógica. Esto significa exponer la lógica a diferentes escenarios, dominios y perspectivas, y probar su solidez, flexibilidad y aplicabilidad. Puede hacerlo trabajando en proyectos de ML diversos y complejos, ya sea individualmente o en equipos, y tratando de resolverlos utilizando diferentes enfoques y métodos. También puede buscar comentarios y críticas de los demás, y estar abierto a diferentes opiniones y puntos de vista. Desafiar tu lógica puede ayudarte a expandir tus horizontes, aprender de tus errores y adaptarte a situaciones y requisitos cambiantes.

Añade tu opinión

6 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?

Añade tu opinión

Aprendizaje automático

Seguir

Valorar este artículo

Hemos creado este artículo con la ayuda de la inteligencia artificial. ¿Qué te ha parecido?

Está genial Está regular

Denunciar este artículo

Ver todo

¿Qué haces si quieres mejorar tus habilidades de razonamiento lógico en una carrera de Machine Learning?

1

2

3

4

5

6

1 Resuelve acertijos y juegos

2 Aprende de los expertos

3 Aplicación de la lógica a los datos

4 Revisión de la lógica

5 Desafía tu lógica

6 Esto es lo que hay que tener en cuenta

Aprendizaje automático

Valorar este artículo

Gracias por tus comentarios

Más artículos sobre Aprendizaje automático

Lecturas más relevantes

¿Qué haces si quieres mejorar tus habilidades de razonamiento lógico en una carrera de Machine Learning?

1

2

3

4

5

6

1 Resuelve acertijos y juegos

2 Aprende de los expertos

3 Aplicación de la lógica a los datos

4 Revisión de la lógica

5 Desafía tu lógica

6 Esto es lo que hay que tener en cuenta

Aprendizaje automático

Valorar este artículo

Gracias por tus comentarios

Explorar otras aptitudes