Requisitos y trabajo previos

¿El Curso intensivo de aprendizaje automático es adecuado para ti?

Tengo poco o nada de formación en aprendizaje automático.

Te recomendamos revisar todo el material en orden.

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Tengo conocimientos sobre aprendizaje automático, pero quisiera obtener información más actualizada y completa.

El Curso intensivo de aprendizaje automático será ideal para repasar. Recorre todos los módulos en orden o selecciona solo aquellos que te interesen.

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Tengo experiencia práctica en la aplicación de conceptos de aprendizaje automático para trabajar con datos y crear modelos.

Si bien el Curso intensivo de aprendizaje automático puede ser útil para repasar los conceptos conceptos de aprendizaje automático, explora también algunos de los conceptos que abarcan herramientas y técnicas para resolver problemas de aprendizaje automático de diversas de dominios.

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Estoy buscando instructivos sobre cómo usar APIs de AA como Keras.

Si bien el Curso intensivo de aprendizaje automático incluye varios ejercicios de programación que usan Las bibliotecas de AA, como NumPy, Pandas y Keras, se enfocan principalmente en enseñar. conceptos de AA, y no enseña en profundidad a las APIs de AA. Para obtener recursos adicionales de Keras, consulta las guías para desarrolladores de Keras.

Lee el siguiente trabajo previo y Secciones Requisitos previos antes de comenzar el aprendizaje automático Crash Course, para asegurarte de que estás preparado para completar todos los módulos.

Trabajo previo

Antes de comenzar el Curso intensivo de aprendizaje automático, haz lo siguiente:

1. Si recién comienzas a usar el aprendizaje automático, Introducción al aprendizaje Aprendizaje. Este breve curso de autoaprendizaje presenta los conceptos básicos del aprendizaje automático en la nube.
2. Si eres nuevo en NumPy, haz lo siguiente: NumPy Instructivo ultrarrápido de Colab, que proporciona toda la información de NumPy toda la información que necesitas para este curso.
3. Si eres nuevo en Pandas, haz lo siguiente: pandas Ejercicio de Colab con un instructivo de UltraQuick, que brinda información sobre pandas toda la información que necesitas para este curso.

Consulta Cómo ejecutar ejercicios de programación a nivel local para obtener instrucciones sobre cómo descargar, instalar y ejecutar los ejercicios de programación en tu máquina.

Requisitos previos

El Curso intensivo de aprendizaje automático no exige ni exige conocimientos previos aprendizaje automático. Sin embargo, para comprender los conceptos que se presentan y completes los ejercicios, recomendamos que los estudiantes cumplan con siguientes requisitos previos:

• Debes conocer bien las variables, las ecuaciones lineales gráficos de funciones, histogramas y medias estadísticas.

• Deberías ser un buen programador. Idealmente, deberías tener tienes experiencia en programación en Python porque los ejercicios de programación están en Python. Sin embargo, los los programadores sin experiencia en Python pueden, por lo general, completar la ejercicios de todas formas.

En las siguientes secciones, se proporcionan vínculos a material de referencia adicional que es muy útil.

Álgebra

• variables, coeficientes, y funciones
• ecuaciones lineales como \(y = b + w_1x_1 + w_2x_2\)
• logaritmos y ecuaciones logarítmicas, como \(y = ln(1+ e^z)\)
• función sigmoidea

Álgebra lineal

• tensor y clasificación de tensor
• multiplicación de matrices

Trigonometría

• tanh (comentada como un función de activación; no se requieren conocimientos previos)

Estadísticas

• media, mediana, valores atípicos, y desviación estándar
• capacidad para leer un histograma

Cálculo (opcional, para temas avanzados)

• concepto de una derivada (no tendrás que calcular derivadas)
• gradiente o pendiente
• derivadas parciales (que están estrechamente relacionadas con los gradientes)
• regla de la cadena (para comprender mejor el algoritmo de propagación inversa para entrenar redes neuronales)

Programación en Python

Los siguientes conceptos básicos de Python se abordan en el instructivo de Python:

• definición y llamada de funciones, con parámetros posicionales y de palabras clave

• diccionarios, listas, conjuntos (creación, acceso e iteración)

• Bucles for, Se repiten for con múltiples variables de iterador (p.ej., for a, b in [(1,2), (3,4)])

• Bloques condicionales if/else y expresiones condicionales

• formateo de cadenas (p.ej., '%.2f' % 3.14)

• variables, asignación, tipos de datos básicos (int, float, bool, str)

En algunos de los ejercicios de programación, se usan los siguientes métodos Concepto de Python:

• listas de comprensión

Terminal de Bash y consola de Cloud

Para ejecutar los ejercicios de programación en tu máquina local o en una consola de Cloud, debe sentirse cómodo trabajando en la línea de comandos:

• Manual de referencia de Bash
• Hoja de referencia de Bash
• Aprendizaje de Shell