¿Qué es lo más importante para aprender en Machine Learning?

Aunque la respuesta a esta pregunta es algo muy personal porque cada persona tendrá su opinión al respecto, pero para mi es saber muy bien de que se trata de dos cosas: la primera de ella es entender bien los datos que tienes disponibles para el análisis, y la segunda conocer de qué se trata cada uno de los algoritmos de Machine Learning. Conociendo estos dos puntos podrás obtener muy buenos resultados en los análisis.

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Expliquemos un poco cada uno de los puntos.

El entender bien los datos, en ocasiones no es tan fácil sobretodo cuando se está iniciando, a veces creemos que con tener muchos datos podemos hacer maravilla con ellos, pero usualmente no es así, y esto ocurre también al contrario pensamos que tenemos pocos datos y que no podemos obtener nada de ellos y la realidad es muy diferente.

El primer paso en cualquier proyecto de Machine Learning es entender los datos y saber qué podemos hacer con ellos, no solo a nivel de qué queremos predecir con ellos sino también para realizar su respectivo preprocesamiento. Por lo general solamente este paso puede llevar un tiempo considerable si no se tiene experiencia o en todo caso una guía que te oriente que hacer.

De igual forma otro punto importante que debes conocer es de que se trata cada uno de los algoritmos de Machine Learning, no es necesario conocer exactamente sobre todos, pero por lo menos entender lo básico es muy importante.

A qué me refiero con entender lo básico, principalmente en diferenciar sobre aprendizaje supervisado y no supervisado, así como también conocer las diferencias entre los algoritmos de clasificación y regresión. Entendiendo estos conceptos tenemos un muy buen camino labrado para poder desarrollar buenos modelos de Machine Learning.

Te en cuenta que todo es un proceso inclusive el aprendizaje de Machine Learning, lo importante es siempre practicar y por su puesto seguir aprendiendo para comprender cada uno de los procesos que se llevan a cabo dentro de Machine Learning.

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