Documentación

[dlunaiturra]

Hola Ricardo, quería preguntarte sobre como empezar en machine learning y deep learning. Ya me dirás

Gracias
David

[polyrand]

Teniendo ya una base del lenguaje de programación Python:

(Todos los recursos son en inglés)

Matemáticas:

(Esto es más que nada si quieres tener una buena base desde
la que partir.)

No te compliques más de lo necesario con eso, la verdad es que no hay que
saber tanto como se dice o parece, mi recomendación es clara: 3Blue1Brown. En concreto 3
series de vídeos:

Álgebra lineal:
es básico para saber un poco lo que pasa y es la de los algoritmos de
aprendizaje automático, te recomiendo ver la serie entera de vídeos, yo me
los veía mientras comía o antes de dormir. En mi caso fui tomando apuntes
sobre los vídeos para no desconcentrarme, pero lo importante (como en todo)
es tener claro el tema a nivel conceptual, no hace falta saber calcular
determinantes de matrices de memoria, es mucho más útil saber bien que es
un determinante. Sobre todo son importantes los 5 primeros vídeos.

Redes neuronales:
Son 4 vídeos con muchísimo valor para entender como funcionan las redes
neuronales y un poco en general cualquier algoritmo de aprendizaje
automático. Quizá el último video se hace más difícil si no tienes ningún
conocimiento de cálculo.

Si en algún momento dominas muy bien los conceptos básicos puedes intentar
leer este artículo. Aunque es más
complicado.

Estadística y bases del aprendizaje automático:

Para los conceptos básicos mi recomendación es sin duda este canal de YouTube, no hace falta
verse todos los vídeos, pero es donde consulto siempre que quiero repasar
un tema y sé que hay un vídeo sobre eso. Como básicos te recomiendo este
y este.

Cursos

Supongo que lo la parte más importante. Creo que la mejor plataforma es
Udacity. Los cursos tiene la información justa y
necesario y le dan importancia a hacer ejercicios prácticos que muchas
veces te obligan a buscar más allá de lo que ellos te enseñan, creo que es
la mejor plataforma para aprender (aunque Coursera nunca la he usado y
también he oído cosas buenas).

Te recomendaría dos cursos: primero el de Intro to Data Science y más
adelante el de Intro to Deep Learning with PyTorch

En Udacity puedes ver más cursos que haya, tienen "nano-grados" de pago,
pero los contenidos de esos cursos casi siempre están repartidos en varios
cursos gratuitos.

Si tienes un nivel medio de Python, el mejor curso de Deep Learning sin
ninguna duda es fast.ai es un curso gratuito en
el que se aprende muchísimo, el instructor es de los mayores referentes del
Deep Learning y explica todo súper claro. Yo tengo pendiente hacer todavía
el segundo curso.

Para terminar, no olvides que hagas lo que hagas lo más importante será
siempre "ensuciarse las manos", en Udacity te "obligan" a hacer y en fast.ai
recomienda ejecutar el código e ir modificándolo mientras haces el curso.
Si por ejemplo quieres aprender a clasificar textos lo mejor es ir a
kaggle.com o al repositorio UCI y buscar un set de datos que
te pueda servir, buscas algún tutorial y lo intentas aplicar a esos datos;
de hecho si sigues un tutorial te será más útil aplicarlo a unos datos
diferentes a los usados en el propio tutorial, ya que quizá te encontrarás
con problemas extra que resolver que te servirá de mucho intentar
solucionar. El mundo de los datos y el aprendizaje automático es muy
complejo, hay mucho que aprender y avanza a un ritmo que es imposible
seguir, por eso lo mejor es centrarse en tener claras las cosas a nivel
conceptual y siempre aprender haciendo. Esto es como cuando aprendes a
hacer algún deporte, ninguno de nosotros aprendimos primero todas las
normas del fútbol estudiando en casa antes de darle una patada a una
pelota, aprendemos jugando y haciendo, y poco a poco, sin darnos cuenta,
estamos aprendiendo también las normas y las bases. La programación es
exactamente igual.

Como último consejo, yo no iría directamente al tema Deep Learning sin tener claros los conceptos generales del aprendizaje automático. En el curso de fast.ai comentan algunos.