Aquí hay un plan de estudio recomendado para aprender Machine Learning con Python desde cero:

1. Aprende Python básico:
Antes de sumergirte en Machine Learning, asegúrate de estar familiarizado con el lenguaje de programación Python. Aprende sobre variables, operadores, funciones, clases, control de flujo y estructuras de datos básicas (listas, tuplas, diccionarios, conjuntos).

2. Aprende bibliotecas fundamentales de Python:
Familiarízate con las bibliotecas más utilizadas en ciencia de datos y Machine Learning, como NumPy (cálculos numéricos y matrices), Pandas (manipulación de datos) y Matplotlib (visualización de datos).

3. Aprende estadísticas y álgebra lineal:
Adquiere conocimientos básicos en estadísticas y álgebra lineal, ya que son fundamentales para comprender los algoritmos de Machine Learning.

4. Aprende sobre el proceso de Machine Learning:
Entiende el flujo de trabajo de Machine Learning, que incluye la recopilación de datos, la limpieza de datos, la exploración y visualización de datos, la selección de características, la división de datos de entrenamiento y prueba, el entrenamiento y la validación de modelos, y la evaluación de modelos.

5. Aprende Scikit-learn:
Scikit-learn es una biblioteca de Machine Learning de código abierto para Python. Aprende a utilizar Scikit-learn para implementar algoritmos de Machine Learning, como regresión, clasificación, clustering y reducción de dimensionalidad.

6. Estudia algoritmos de Machine Learning:
Profundiza en diferentes algoritmos de Machine Learning, como Regresión Lineal, Regresión Logística, k-Vecinos más Cercanos, Máquinas de Vectores de Soporte, Árboles de Decisión, Random Forest, Redes Neuronales y k-Means Clustering, entre otros.

7. Aprende técnicas de validación y ajuste de hiperparámetros:
Familiarízate con la validación cruzada y la búsqueda de cuadrícula (Grid Search) para optimizar y evaluar los modelos de Machine Learning.

8. Aprende Deep Learning y bibliotecas relacionadas:
Aprende sobre redes neuronales artificiales, redes neuronales convolucionales y redes neuronales recurrentes. Domina bibliotecas populares de Deep Learning como TensorFlow y Keras.

9. Participa en proyectos prácticos y desafíos:
Aplica tus conocimientos en proyectos del mundo real y participa en competiciones en línea, como las organizadas por Kaggle, para mejorar tus habilidades y construir un portafolio.

10. Continúa aprendiendo y mantente actualizado:
La investigación en Machine Learning y la inteligencia artificial evoluciona rápidamente. Mantente actualizado leyendo blogs, siguiendo a investigadores y expertos en el campo, y participando en cursos y talleres especializados.

Este plan te proporciona una base sólida en Machine Learning con Python y te prepara para profundizar en temas más avanzados y aplicaciones específicas del campo.
ต่อไปนี้เป็นแผนการศึกษาที่แนะนำสำหรับการเรียนรู้ Machine Learning ด้วย Python ตั้งแต่เริ่มต้น: 1. เรียนรู้ Python พื้นฐาน: ก่อนที่จะเจาะลึก Machine Learning ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณคุ้นเคยกับภาษาการเขียนโปรแกรม Python แล้ว เรียนรู้เกี่ยวกับตัวแปร ตัวดำเนินการ ฟังก์ชัน คลาส โฟลว์การควบคุม และโครงสร้างข้อมูลพื้นฐาน (รายการ สิ่งอันดับ พจนานุกรม ชุด) 2. เรียนรู้ไลบรารี Python พื้นฐาน: ทำความคุ้นเคยกับไลบรารีที่ใช้มากที่สุดในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น NumPy (การคำนวณเชิงตัวเลขและเมทริกซ์), Pandas (การจัดการข้อมูล) และ Matplotlib (การแสดงภาพข้อมูล) 3. เรียนรู้สถิติและพีชคณิตเชิงเส้น: รับความรู้พื้นฐานด้านสถิติและพีชคณิตเชิงเส้น เนื่องจากจำเป็นต่อการทำความเข้าใจอัลกอริธึม Machine Learning 4. เรียนรู้เกี่ยวกับกระบวนการ Machine Learning: ทำความเข้าใจเวิร์กโฟลว์ Machine Learning ซึ่งรวมถึงการรวบรวมข้อมูล การล้างข้อมูล การสำรวจและการแสดงข้อมูล การเลือกคุณสมบัติ การแยกข้อมูลการฝึกอบรม และการทดสอบ การฝึกโมเดลและการตรวจสอบ และการประเมินโมเดล 5. เรียนรู้ Scikit-learn: Scikit-learn เป็นไลบรารี Machine Learning แบบโอเพ่นซอร์สสำหรับ Python เรียนรู้วิธีใช้ Scikit-learn เพื่อใช้อัลกอริธึม Machine Learning เช่น การถดถอย การจัดหมวดหมู่ การจัดกลุ่ม และการลดขนาด 6. ศึกษาอัลกอริธึม Machine Learning: เจาะลึกอัลกอริธึม Machine Learning ต่างๆ เช่น Linear Regression, Logistic Regression, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machines, Decision Trees, Random Forest, Neural Networks และ k-Means Clustering และอื่นๆ อีกมากมาย 7. เรียนรู้การตรวจสอบและเทคนิคการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์: ทำความคุ้นเคยกับการตรวจสอบข้ามและการค้นหาตารางเพื่อปรับให้เหมาะสมและประเมินโมเดล Machine Learning 8. เรียนรู้การเรียนรู้เชิงลึกและไลบรารีที่เกี่ยวข้อง: เรียนรู้เกี่ยวกับโครงข่ายประสาทเทียม โครงข่ายประสาทเทียมแบบหมุนวน และโครงข่ายประสาทที่เกิดซ้ำ ฝึกฝนไลบรารี Deep Learning ยอดนิยม เช่น TensorFlow และ Keras 9. เข้าร่วมในโครงการเชิงปฏิบัติและความท้าทาย: ใช้ความรู้ของคุณในโครงการในโลกแห่งความเป็นจริงและเข้าร่วมการแข่งขันออนไลน์ เช่น การแข่งขันที่จัดโดย Kaggle เพื่อพัฒนาทักษะและสร้างแฟ้มผลงาน 10. เรียนรู้อย่างต่อเนื่องและอัปเดตอยู่เสมอ: การวิจัยด้านการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว ติดตามข่าวสารล่าสุดโดยการอ่านบล็อก ติดตามนักวิจัยและผู้เชี่ยวชาญในสาขานั้น และเข้าร่วมหลักสูตรและเวิร์คช็อปเฉพาะทาง แผนนี้มอบรากฐานที่มั่นคงใน Machine Learning ด้วย Python และเตรียมคุณให้พร้อมที่จะเจาะลึกหัวข้อขั้นสูงและแอปพลิเคชันเฉพาะสาขา
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence