Hoy en día se dice que el área de la Inteligencia artificial es una de las más populares en el mercado de tecnología, y en consecuencia, hay muchos cursos de Machine Learning en internet, de todos los sabores y colores, es verdad. Sin embargo, es frecuente también ver que la mayoría de cursos dejan un mal sabor por la falta de profundidad conceptual.
A raíz de esto, es muy común ver en la industria muchos científicos de datos que usan algoritmos sin saber cómo funcionan por debajo y eso a su vez implica que no saben cómo entrenar adecuadamente un modelo, o cómo interpretar sus resultados. En el peor de los casos, esto impide que un Científico de Datos promedio tengo la capacidad de proponer sus técnicas y modelos como mejoras.
Es por eso que he decidido crear una línea de cursos que representan el complemento perfecto entre teoría y práctica. Seguramente ya me conoces por el Curso de Fundamentos de Procesamiento de Lenguaje Natural con Python y NLTK.
Luego de haber aprobado este curso, tendrás la puerta abierta a una ruta de aprendizaje que he diseñado especialmente para ti basada en los cursos que hubiera querido aprender cuando estaba iniciando en el área de machine learning y en particular del procesamiento de lenguaje natural.
Cada curso representa cuidadosamente los elementos esenciales de teoría y practica que harán de ti un Científico de Datos integral y mejor aún, un verdadero Machine Learning Engineer con la capacidad de profundizar por ti mismo en otros algoritmos y modelos sofisticados.
En la ruta de aprendizaje que te propongo, vienen tres bloques luego del curso de fundamentos: Aplicaciones, NLP industrial y Avanzado. Así que el siguiente paso es el bloque de Aplicaciones con el Curso de Algoritmos de Clasificación de texto.
En este curso, diseñado y construido con mucho amor, pasión y dedicación, encontrarás clases teóricas muy completas en las cuales podrás entender algoritmos de clasificación de texto desde cero, y además tendrás las bases suficientes para estudiar otros algoritmos por ti mismo:
Así como también, clases muy prácticas donde construirás modelos utilizando librerías como NLTK y diseñando algoritmos en Python desde cero:
Por si fuera poco, he diseñado un par de retos y ejercicios de entrenamiento que te pondrán a prueba, con soluciones que han sido desarrolladas con todo el cuidado y pedagogía para hacer de este curso una de tus mejores experiencias de aprendizaje en Machine Learning.
¿Emocionante? Pues, ¿qué esperas para iniciar con esta segunda parte de mi ruta de aprendizaje en Procesamiento de Lenguaje Natural?, te garantizo que luego de terminar este curso ya estarás queriendo comenzar con el bloque de NLP industrial y luego el Avanzado. Los cuales, por cierto, serán sorpresas que revelaré en un próximo post.
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Dependiendo de tu formación previa, tus prerrequisitos puede que no sean tan extensos, así como puede que necesites aprender desde cero varias cosas. Por ello, he construido una lista (como sugerencia) muy puntual de los cursos que deberías tener en tu portafolio de completados, además del curso de Fundamentos de NLP con NLTK:
¡Si estás listo, comienza ya el curso y cuéntame por Twitter (@el_pachocamacho) que te parece!
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Me parece perfecto este nuevo sistema, la verdad si no fuera porque tengo fuertes bases en estadística y matemáticas me hubiera sentido muy perdido al hacer los cursos de Machine Learning. Seria muy bueno que nos recomendaran libros para aprender a profundidad cada tema.
Espero tomen en cuenta esa idea. Sería muy buena la recomendación de recursos extra para seguir practicando lo aprendido y que mejor que por personas que ya están dentro de la industria.
totalmente de acuerdo contigo, esta practica ya la estamos implementando con los nuevos cursos.
Tengo una pregunta. Estoy apenas incursionando en el mundo del Machine Learning y tengo mis dudas con respecto a su aplicación profesional.
No tengo mucho conocimiento con respecto a la industria de la IA. ¿Son pocas o muchas las empresas que invierten en desarrollar IA? Más que nada, me gustaría saber, en qué ámbitos profesionales se puede aplicar el Machine Learning.
El ML en general se puede aplicar en todo lado donde hay procesos deductivos que pueden automatizarse, por ejemplo:
en análisis de texto en redes sociales, eso es un proceso que las agencias de publicidad hacían y todavia hacen manualmente,
en sistemas de recomendación para e-commerce y plataformas como Netflix o Amazon , en teoría las recomendaciones se pueden hacer manualmente, pero si el numero de usuarios es muy grande, no es escaladle hacerlo manual, eso se puede reemplazar con algoritmos que aprenden los patrones para generar las recomendaciones.
y asi, en todo lado donde veas procesos deductivos que pueden ser automatizados por medio de algoritmos que aprender a identificar esos patrones deductivos.
siempre me ha llamado la atención, me parece una buena ruta para quienes no tenemos idea de por donde comenzar, todo esto hace que dia a dia me enamore mas de platzi
Muy emocionado por comenzar con estos cursos, sin embargo me faltan los prerrequisitos
adelante, vamos a terminar esos per-requisitos para que empieces el curso y me cuentes que te parece
que ganas de tomar este curso, eso sí creo que antes pasaré por las matemáticas xD
ten en cuenta los pre-requisitos que te indico , ahi tendrás la mate previa que necesitas
Una gran noticia !!
Aún me falta un poco para llegar al final del curso, pero espero tener pronto las competencias necesarias para tomar este nuevo curso que parece muy interesante y sobre todo útil.
claro que si, te irá bien. !!!
Genial, estoy muy emocionado por continuar la serie y muchas gracias por crear este camino
Gracias por la info tendre presente tus observaciones
Bueno, ya hice el curso anterior vamos a ver como nos va con ese 😉
me alegra mucho este tipo de cursos que no dejan de lado lo más fundamental del ML, las matemáticas !
nos enfocaremos en hacer mas contenido así, para poder dar formación teórica solida a nuestros data scientists
¡Wow!..¿ te guardaste esta primicia en la sesión de **IA **de hoy?
Será un gran reto aprender de los mejores y con una ruta de aprendizaje que nos acompañará al desarrollo de habilidades clave para la transformación que como sociedad estamos viviendo.
Me encantó tu definición de creatividad: “es la distancia que hay entre dos ideas que quieres conectar”
Y es nuestra empatía, creatividad y conexión lo que nos diferencia de las máquinas y permitirá que trabajemos juntos para servir y no para destruir.
La creatividad es lo único que todavia nos separa, y nos seguirá separando del ML, los trabajos del futuro son aquellos basados en creación , en actividades creativas.
Buenas noches me gusta implementar este curso para aplicar en el sistema por el cual este diseño al mercado
ufff justo cuando perdia la fe, thanks platzi 😃.
Compañeros de la comunidad, les comparto el enlace a un grupo privado en Facebook que ha sido creado con el objetivo de compartir lo aprendido en los cursos de Platzi, de esta manera impulsar el desarrollo de habilidades blandas de la mano del conocimiento técnico adquirido en Platzi 😉.
https://www.facebook.com/groups/1109605019473529/