Ya sea para resolver dudas, empezar en el mundillo u organizar competiciones de machine learning, este es tu hilo.
Que es el machine learning? Via wikipedia
El aprendizaje automático o aprendizaje automatizado o aprendizaje de máquinas (del inglés, machine learning) es el subcampo de las ciencias de la computación y una rama de la inteligencia artificial, cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan que las computadoras aprendan. Se dice que un agente aprende cuando su desempeño mejora con la experiencia y mediante el uso de datos; es decir, cuando la habilidad no estaba presente en su genotipo o rasgos de nacimiento. "En el aprendizaje de máquinas un computador observa datos, construye un modelo basado en esos datos y utiliza ese modelo a la vez como una hipótesis acerca del mundo y una pieza de software que puede resolver problemas".
Que es el deep learning? Via wikipedia
Aprendizaje profundo (en inglés, deep learning) es un conjunto de algoritmos de aprendizaje automático (en inglés, machine learning) que intenta modelar abstracciones de alto nivel en datos usando arquitecturas computacionales que admiten transformaciones no lineales múltiples e iterativas de datos expresados en forma matricial o tensorial.
El aprendizaje profundo es parte de un conjunto más amplio de métodos de aprendizaje automático basados en asimilar representaciones de datos. Una observación (por ejemplo, una imagen) puede ser representada en algunas formas (por ejemplo, un vector de píxeles), pero algunas representaciones hacen más fácil aprender tareas de interés (por ejemplo, "¿es esta imagen una cara humana?") sobre la base de ejemplos, y la investigación en esta área intenta definir qué representaciones son mejores y cómo crear modelos para reconocer estas representaciones.
Kaggle
Kaggle es de facto el HUB de profesionales y aficionados de data science y machine learning. Desde Kaggle podemos acceder a cursos, obtener miles de datasets con los que trabajar e incluso nos ofrecen su propia plataforma para ejecutar jupyter notebooks (Python o R) remotamente, dandonos acceso a GPUs o TPUs de manera gratuita. Además cuenta con un sistema de rangos que mejorar a través de tus trabajos, y muchas empresas lo usan como plataforma para organizar competiciones, algunas con generosos premios monetarios.
En este hilo tambien podemos compartir datasets que subamos a kaggle o códigos que hayamos publicado, asi como compartir impresiones de cursos, trabajos pasados, oportunidades de empleo, etc.
Perfiles de Kaggle/github de mediavideros:
gonya707 -> https://www.kaggle.com/gonzalorecioc
Links de utilidad:
Google Colab Plataforma de Google para ejecutar Jupyter notebooks desde tu propio google drive. Tambien con acceso a GPUs, TPUs etc
Google Dataset Search Como el propio nombre indica, buscador de datasets de Google
Machine Learning Cheatsheet Una pagina en construcción que apunta maneras para ser la mejor referencia rápida sobre diversos temas relacionados con ML
Academic torrents Buscador de torrents para datasets de gran tamaño
Awesome Public Datasets Compilación de datasets públicos de interés general organizados por temas
Papers with code Muestra el estado del arte en diversos problemas de ML, también tiene datasets
Machine Learning Glossary Glosario de términos relacionados con Machine Learning
Hilos de interés:
Aprendizaje Automático... ¡Juntos! (Coursera)
[Recursos] Aprehendiendo sobre redes neuronales
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Competiciones en Mediavida
Color de las ardillas de Central Park
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