Cómo Empezar en Machine Learning Desde Cero: Una Guía Paso a Paso
Si te interesa el machine learning pero no sabes por dónde empezar, no te preocupes. Todo el mundo comienza desde cero. Aquí tienes un plan claro y práctico para adentrarte en este fascinante mundo.
1. Bases Fundamentales: Las Herramientas del Oficio
Antes de lanzarte a los algoritmos, necesitas dominar algunas herramientas esenciales:
Matemáticas Básicas
No hace falta ser un genio, pero sí entender:
- Álgebra lineal (vectores, matrices)
- Cálculo (derivadas, gradientes)
- Estadística (media, desviación estándar, distribuciones)
📌 Recursos recomendados:
- Khan Academy (gratis) para repasar conceptos básicos.
- “Mathematics for Machine Learning” (libro de Marc Peter Deisenroth).
Programación en Python
Python es el lenguaje más usado en machine learning. Debes aprender:
- Sintaxis básica (variables, bucles, funciones)
- Librerías clave: NumPy, Pandas, Matplotlib
📌 Recursos recomendados:
- “Python Crash Course” (libro práctico).
- “Automate the Boring Stuff with Python” (gratis en línea).
2. Primeros Pasos en Machine Learning
Una vez que manejas Python y las matemáticas básicas, es hora de entrar en materia.
Conceptos Clave
- ¿Qué es supervised vs unsupervised learning?
- ¿Cómo funciona un modelo de regresión o clasificación?
- ¿Qué es el overfitting y cómo evitarlo?
📌 Recursos recomendados:
- Coursera: “Machine Learning” de Andrew Ng (el curso clásico para principiantes).
- Libro: “Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow” (Aurélien Géron).
Primer Proyecto Simple
Empieza con algo básico pero útil:
- Predicción de precios de casas (regresión lineal).
- Clasificación de correos spam/no spam.
🔹 Usa Scikit-learn (la biblioteca más amigable para principiantes).
3. Profundizando: Redes Neuronales y Deep Learning
Si quieres ir más allá, el deep learning es el siguiente paso.
Conceptos Clave
- ¿Qué es una red neuronal?
- ¿Cómo funciona el backpropagation?
- ¿Qué son las CNN (para imágenes) y RNN (para texto)?
📌 Recursos recomendados:
- “Deep Learning” (libro de Ian Goodfellow).
- Fast.ai (cursos prácticos gratuitos).
Proyecto Intermedio
- Reconocimiento de dígitos escritos a mano (MNIST dataset).
- Chatbot simple con procesamiento de lenguaje natural (NLP).
🔹 Usa TensorFlow o PyTorch (los frameworks más populares).
4. Practicar, Practicar y Practicar
La teoría está bien, pero el machine learning se aprende haciendo.
Dónde Encontrar Datasets
- Kaggle (competencia y datasets para practicar).
- UCI Machine Learning Repository (datasets clásicos).
- Google Dataset Search (buscador de datasets).
Participa en Competencias
- Kaggle Competitions (empieza con las más sencillas).
- Hackathons de ML (como DrivenData).
5. Mantente Actualizado
El machine learning avanza rápido. Para no quedarte atrás:
- Sígueme en redes (comparto contenido útil).
- Lee papers en arXiv.org (los últimos avances).
- Únete a comunidades (Reddit r/MachineLearning, Discord).
En resumen, combina fuentes académicas (papers), comunidades (feedback), práctica (código) y seguimiento de expertos