En primer lugar, es bastante importante aprender los conceptos básicos del aprendizaje automático, como la regresión lineal, la regresión logística, las redes neuronales, etc., para comenzar con
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Implemente lo mismo en MATLAB o numpy para ver cómo funcionan las cosas. Obtenga experiencia práctica con cualquier kit de herramientas de aprendizaje automático como Tensorflow / pytorch / caffe.
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Para mejorar aún más su conocimiento … comience a adquirir conocimientos sobre el aprendizaje profundo viendo videos de Stanford 231 en el curso de YouTube, completando sus tareas como si fueran suyas, leyendo diferentes documentos de ML en el archivo eX Print de arXiv.org y ieeexplore. Sigue conferencias como NIPS, ICML, CVPR, ICCV, etc. para mejorar aún más su conocimiento.
¡Buena suerte!