Stanford MOOC ML W10

Machine learningLa última semana de este curso sobre aprendizaje automático ha sido alcanzada. Una verdadera experiencia que resultó ya que aprendí un montón de cosas nuevas y me puse al día en algunas pocas. Mucho avance ha habido en el tema desde mis días de la maestría. Aunque ilustrativo y didáctico, será necesario que le dé un repaso por mi cuenta.

Durante las video lecturas, el Dr. Andrew Ng llegó mencionar algo que, si bien no ha sido una constante, sí ha sido frecuente escucharlo o vivirlo: el que muchos profesionales podrían ahorrarse mucho trabajo o lograr mejores resultados si aplicaran algo más de conocimiento a lo que hacen (a pesar de que cómo lo hacen actualmente les esté generando mucho dinero), que oír decir que con lo que uno ha recibido o recibirá durante cierta enseñanza obtendrá un mayor conocimiento al que muchos profesionales podrán presumir, o el que, al final, las empresas no saben o que buscan o necesitan y este conocimiento podría abrirle las puertas a uno en muchos sentidos. Mientras que creo que esto es verdad, uno debe hacer que se vuelva realidad.

Los temas en la última semana fueron:

  • El aprendizaje con grandes bases de datos.
  • Gradiente descendente estocástico y de minilotes.
  • La convergencia del gradiente descendente.
  • Aprendizaje en línea.
  • Map-Reduce y el paralelismo con datos.

Adicionalmente, una muestra de aplicación de lo visto y consejos prácticos al respecto fue:

  • Optical Character Recognition (OCR) en fotos.
  • Datos artificiales.
  • Ceiling Analysis.

Todo esto seguido de un resumen de los métodos revisados y el agradecimiento del Dr.Ng.

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