¿Cómo puedes, con base en los ejemplos del curso, romperlos en pequeños bloques y organizar tu proceso de aprendizaje?
Tengo el objetivo de aprender Machine Learning para luego comenzar con DeepLearning Sentir que es abrumador es normal, creo que fue la primera etapa que tuve, jaja
Pero ahora, con esto en mente puedo dividir el proceso en los siguientes bloque
Cómo aprender Machine Learning en bloques Dividir el aprendizaje en etapas te permite avanzar de forma ordenada y construir una base sólida antes de abordar temas más complejos. Aquí están los bloques clave que puedes seguir:
Fundamentos matemáticos Aprender los conceptos esenciales que sustentan los algoritmos de ML.
Programación en Python Dominar el lenguaje más utilizado para ciencia de datos y ML.
Aprendizaje supervisado Conocer los algoritmos que aprenden a partir de datos etiquetados.
Aprendizaje no supervisado Explorar cómo encontrar patrones en datos sin etiquetas.
Preprocesamiento de datos Preparar los datos para que los modelos funcionen correctamente.
Entrenamiento y validación Evaluar y mejorar el rendimiento de tus modelos.
Proyectos prácticos Aplicar mis futuros nuevos conocimientos en problemas reales y significativos, aplicando por completo ML.
