Inspirado en el libro “Ultralearning” de Scott Young, voy hacer un proyecto de aprendizaje de algo que llama mi atención desde hace mucho: Deep Learning y Machine Learning en general. Si no conces el concepto, te invito leer el post aquí: Ultralearning: el arte del aprendizaje profundo.
En esta serie documentaremos las diferentes fases. Este primer post trata sobre los recursos que usaré para aprender. Si tienes alguna sugerencia, ¡todas son bienvenidas!
Fase 1: Investigación
La primera fase de un proyecto de Ultra-aprendizaje consiste en hacer una investigación sobre las posibles opciones, recursos, metas y caminos que otros han seguido para aprender lo que quieres, así como definir claramente los límites del proyecto.
En este proyecto el objetivo será:
Entender y aplicar las técnicas básicas Machine Learning, en específico Deep Learning, para poder resolver problemas y aplicarlos en proyectos que lo requieran.
Algunos de los programas que podemos usar para aprenderlo son los siguientes:
- Nanodegree de Deep Learning en Udacity
- Especialización en Deep Learning de Coursera
- Redes neuronales y Deep Learning de Coursera
- Programming Machine Learning de Pragmatic Programmers
- Machine Learning with Python: from Linear Models to Deep Learning de EDX
- CS230 de Stanford
- STAT 212B de Berkeley (Lecciones: Github)
- Deep Learning Crash Course en Free Code Camp
Decisión
Uno de los consjos de Ultralearning es no gastar mucho tiempo investigando. No sabemos lo que no sabemos y esta incetidumbre nos puede dar parálisis por análisis y no dejar que pasemos a la siguiente etapa.
Este proyecto estará basado en el Nanodegree de Deep Learning de Udacity por dos razones:
- Probé algunos de sus cursos y la calidad se me hace muy buena y el contenido muy bien desarrollado
- Puedes allí mismo optar por un certificado, lo que incluye acompañamiento de un mentor y resolución de dudas con la comunidad. esto puede servir muy bien para desatorarme si encuentro algo muy difícil.
Paralelamente leeré el libro Programming Machine Learning de Pragmatic Programmers, ya que parece tener justamente el enfoque que necesito: Machine Learning para programadores.
Objetivo final
Es hora de ponerle un tiempo y un obejetivo más concreto al proyecto: durante los próximos 10 meses (lo que resta de 2021) aprenderé las bases teóricas y prácitcas de machine learning, con el obejetivo de aplicarlo mejor en los proyectos de trabajo y combinarlo con mis habilidades de ingeniería del software y progeamación.
Sobra decir que este plan no está escrito en piedra y se irá modifcando conforme vaya experimentando y aprendiendo más del campo. Por lo mientras, espero que el proyecto y lo que vaya aprendiendo y meta-aprendiendo te sirva, como la compilación de recursos para empezar que pusimos en este post.
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