Creo que con un gran esfuerzo, que tiene una relación con el tiempo, comencé a usar algoritmos y luego a hacer juegos con todos los oponentes como http://bitmultiplayerchess.com, tomé el curso de aprendizaje automático andrew ng que recomendaría encarecidamente, También vale la pena su curso de aprendizaje profundo 🙂
Su curso me inspiró para crear un bot de comercio de criptomonedas que giré en un negocio que ofrecía pronósticos para mercados de altcoin: BitBank.nz – Predicciones del mercado de criptomonedas con aprendizaje automático
Logré hacer pronósticos mucho más exitosos al comprender los fundamentos enseñados en ese curso, como la falta de ajuste y el ajuste excesivo, y cómo visualizar lo que está sucediendo trazando una curva de aprendizaje, etc.
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Así que definitivamente vale la pena la inversión, creo que 🙂 intente aplicar la enseñanza para resolver un problema del mundo real, que creo que es la parte interesante, aunque terminará haciendo mucha ingeniería de datos, saboreará la parte de AI / ML aún más y empiece a apreciar estrategias sobre cómo puede mejorar su desempeño en su caso y probarlas.
Jugar con la creación de su propia red neuronal profunda en Tensorflow – Neural Network Playground es bastante útil, intente y conceptualice lo que le han enseñado en los cursos jugando con eso, por ejemplo, agregue más capas / amplitud a su red para verlo obtener más y más poder y comenzar a sobreajustar cuando agregue ruido a su ect de datos.