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¿Cómo iniciarse en los algoritmos de relación de datos y en las matemáticas?

Me interesan mucho los conceptos y los debates que se están produciendo aquí. Sin embargo, no estoy del todo seguro de cómo se llama este campo de estudio ni de cuáles son las muchas ramas de estudio que se están discutiendo aquí. Todo parece estar relacionado con la búsqueda de relaciones y patrones en los datos para que podamos utilizarlos de forma significativa.

Como desarrollador, me encuentro investigando cada vez más cosas como el grafismo estadístico, el procesamiento del lenguaje natural, los filtros bayesianos o probablemente, los problemas de Bin-Packing, y muchos más. Por desgracia, no estoy seguro de dónde ir para aprender estas cosas y contribuir mejor a la comunidad aquí.

¿Qué nombres puedo utilizar para investigar y aprender los temas tratados aquí? ¿Cómo se llamarían los cursos universitarios equivalentes para este tipo de estudios?

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jamesj Puntos 108

Como estoy aprendiendo por mí mismo también, me encontré con que hay demasiados temas en estos campos para concluir en sólo unos pocos temas fijos.

Para el autoaprendizaje, ya existen bastantes posts valiosos que puedes buscar en temas específicos en Stats.SE.

A continuación se presentan algunos de los recursos que me resultaron muy útiles y/o interesantes:

Al igual que en el texto relacionado con el ML, Christopher Manning Introducción a la recuperación de información es un primer libro realmente bueno. Gratis en línea, bien escrito, no es difícil en matemáticas.

Para el aprendizaje automático, el programa de Christopher Bishop PRML es una buena opción como segundo libro de amplia cobertura pero con explicaciones teóricas en profundidad.

Hay un curso abierto en línea " Aprendizaje automático " por el profesor Andrew Ng, del Laboratorio de Inteligencia Artificial de Stanford.

Le site Elementos de aprendizaje estadístico es uno de los mejores en aprendizaje estadístico, realmente bueno si quieres aprender la parte matemática/teórica.

He encontrado aprendizaje profundo ser un tema bastante interesante en el aprendizaje automático. Puedes ver este bonito vídeo introductorio aquí .

i-Ciencias.com

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