Ir al contenido principal

[Machine Learning] Plan de estudios

Aquí tienes un plan de estudio avanzado para profundizar en Machine Learning, asumiendo que ya tienes conocimientos básicos:

  1. Refuerzo de Fundamentos Matemáticos:

    • Estadística y probabilidad avanzadas.
    • Álgebra lineal.
    • Optimización y cálculo multivariable.

  2. Programación y Herramientas:

    • Perfeccionamiento en Python y R.
    • Uso de bibliotecas como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn.
    • Manejo de grandes volúmenes de datos con herramientas como Hadoop y Spark.

  3. Machine Learning Avanzado:

    • Aprendizaje supervisado y no supervisado en profundidad.
    • Modelos de ensamble y técnicas de reducción de dimensionalidad.
    • Aprendizaje por refuerzo.

  4. Deep Learning:

    • Redes neuronales convolucionales (CNNs) para procesamiento de imágenes.
    • Redes neuronales recurrentes (RNNs) para series temporales y datos secuenciales.
    • Autoencoders y redes generativas adversarias (GANs).

  5. Aplicaciones Específicas:

    • Visión por computadora.
    • Procesamiento del lenguaje natural (NLP).
    • Sistemas de recomendación.

  6. Proyectos y Casos Prácticos:

    • Desarrollo de proyectos reales.
    • Participación en competiciones como Kaggle.
    • Colaboración en proyectos de código abierto relacionados con ML.

  7. Investigación y Desarrollo:

    • Lectura de papers recientes.
    • Asistencia a conferencias y seminarios.
    • Colaboración en investigaciones o internados.

  8. Ética y Responsabilidad:

    • Estudio de la ética en IA.
    • Comprensión del impacto social de los algoritmos de ML.

Para cada uno de estos puntos, puedes buscar cursos avanzados, certificaciones, y recursos educativos ofrecidos por universidades y plataformas de aprendizaje en línea. Además, es importante mantenerse actualizado con las últimas tendencias y avances en el campo, participando en comunidades y foros especializados

Comentarios

Publicar un comentario

Entradas populares de este blog

[Validación Cruzada] [Machine Learning] [Evaluación de Modelos] [Ciencia de Datos] [R Programming] [Resampling] Validación Cruzada: Concepto y Técnicas Principales

Validación Cruzada: Concepto y Técnicas Principales Validación Cruzada: Concepto y Técnicas Principales La validación cruzada es un conjunto de técnicas utilizadas para evaluar la capacidad de generalización de un modelo de machine learning. Su objetivo principal es determinar cómo de bien puede el modelo desempeñarse con datos no vistos, proporcionando una evaluación más robusta y fiable en comparación con dividir los datos en un simple conjunto de entrenamiento y prueba. Principales Técnicas de Validación Cruzada 1. K-Fold Cross Validation (Validación Cruzada K-Fold) El conjunto de datos se divide en \(k\) particiones o "pliegues" de igual tamaño. El modelo se entrena \(k\) veces: en cada iteración, un pliegue diferente se utiliza como conjunto de prueba y los \(k-1\) pliegues restantes como conjunto de entrenamiento. La métrica final (por ejemplo, precisión, F1, etc.) se c...
Publicar un comentario
Leer más

AI:LLM:GREP: Regular expressions using "grep"

The regular expression [ˆa-zA-Z], which we used to avoid embedded instances of "the", implies that there must be some single (although non-alphabetic) character before the the. We can avoid this by specifying that before the the we require either the beginning-of-line or a non-alphabetic character, and the same at the end of the line:  grep -E "(^|[^a-zA-Z])[tT]he([^a-zA-Z]|^)" wizard_of_oz  The process we just went through was based on fixing two kinds of errors: false false positives positives, strings that we incorrectly matched like other or there, and false negafalse negatives tives, strings that we incorrectly missed, like The. Addressing these two kinds of errors comes up again and again in implementing speech and language processing systems. Reducing the overall error rate for an application thus involves two antagonistic efforts:  • Increasing precision (minimizing false positives)  • Increasing recall (minimizing false negatives) Some aliases for common...
Publicar un comentario
Leer más

Encontré 42 GB de modelos de IA fosilizados en mi PC: una puesta al día honesta sobre IA local, conceptos y entornos Python en 2026

Hace tiempo que no tocaba nada de IA en mi PC, y al echar un ojo descubrí varios programas que no recordaba para qué eran y, sobre todo, modelos de hace año y medio acumulando polvo en el disco. Lo que empezó como una limpieza acabó siendo una puesta al día completa: Ollama, conceptos fundamentales, mapa del ecosistema, comparativas, y un setup de Python desde cero. Lo dejo aquí ordenado por si a alguien le sirve. 1. El punto de partida: 42 GB de modelos zombi Lo primero que encontré fue Ollama corriendo en segundo plano (ese icono pequeño en la barra de tareas que llevaba meses sin tocar). Un ollama list reveló cinco modelos descargados hacía 18 meses, ocupando casi 42 GB: llama-3-8B-programming-questions — 16 GB SuperNova-Medius-Q8_0 — 15 GB uncensored_wizard_7b — 4.1 GB llama3.2 — 2 GB llama3.1 — 4.7 GB En el mundo de la IA, 18 meses son una eternidad. Han salido Llama 3.3 y 4, Qwen 2.5 y 3, DeepSeek-V3 y R1, Gemma 3 y 4, gpt-oss... cualquiera de los nu...
Publicar un comentario
Leer más