Claro, lo primero que debes conocer del Machine Learning son los tipos de aprendizaje que existen, algunos de ellos son:
- Aprendizaje supervisado (Supervised Learning)
- Aprendizaje no supervisado (Unsupervised Learning)
- Aprendizaje por refuerzo (Reinforced Learning)
- Procesamiento de Lenguaje Natural (Natural Language Processing)
- Aprendizaje profundo (Deep Learning)
Luego de comprender estos conceptos y sus algoritmos asociados el siguiente paso sería aprender a implementarlos, por lo que necesitas conocer algún lenguaje de programación. El más extendido para esto es Python, y sus bibliotecas más conocidas son Tensorflow, PyTorch, Scikit-learn, Keras, entre otros.
Además de esto, una parte muy importante del Machine Learning es el análisis de los datos, por lo que comprender algunos de sus conceptos y bibliotecas principales te ayudará mucho si quieres introducirte en estos temas.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence