La pregunta de esta entrada es si necesito ser experto en programaci贸n para empezar a utilizar Machine Learning y la respuesta a esta pregunta es NO, por supuesto que necesitas conocer lo b谩sico sobre programaci贸n, pero no es necesario que seas un experto en ello. Machine Learning es mucho m谩s que programaci贸n, esta es solamente una parte en este campo. Para aprender sobre Machine Learning tambi茅n debes saber sobre manejar los datos y los algoritmos, para esto 煤ltimo debes saber sobre matem谩tica, estad铆sticas, 谩lgebra y mucho m谩s.

Veamos la siguiente gr谩fica pero que entiendas un poco mejor esto.

Experto en programacio虂n 1

aprende f谩cilmente inteligencia artificial - newsletter

F铆jate donde esta Machine Learning, ac谩 abarca dos 谩reas, habilidades de programaci贸n y conocimientos en matem谩tica y estad铆sticas, por lo tanto, si unimos ambos abarcamos Machine Learning.

Esta gr谩fica la explicaremos mejor en otros videos de Preguntas Frecuentas, pero por los momentos nos quedamos solamente en estas dos 谩reas.

Por lo tanto, no debes ser experto, pero si debes tener conocimientos b谩sicos en alg煤n lenguaje de programaci贸n para empezar a estudiar y trabajar en Machine Learning. En esta 谩rea se cuenta con muchas matem谩ticas relacionadas a las probabilidades, estad铆sticas, c谩lculos, pero si quieres ver algo de manera pr谩ctica se te har谩 muy dif铆cil realizar los c谩lculos por tu cuenta ya que es muy probable que cuentes con miles y, en algunos casos, millones de datos y par谩metros que ser谩n imposibles que los puedas manejar, por lo que ac谩 entran los lenguajes de programaci贸n, como Python, que te facilitan precisamente esto, el manejo de grandes cantidades de datos as铆 como tambi茅n el desarrollo de los algoritmos respectivos. Por lo que al final deber谩s tener conocimientos b谩sicos en programaci贸n.

Recuerda que el preprocesamiento de los datos es lo primero que debes hacer al momento de realizar cualquier proyecto de Machine Learning, si te saltas este paso es muy probable que el modelo que construya presente problemas ya que no cuenta con los datos adecuados para el entrenamiento.

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