Machine Learning

TinyML o Tiny Machine Learning hace referencia al uso de Machine Learning en micorocontroladores. En sistemas que al contrario que los que se usan en ML tradicional disponen de pocos recursos, son sistemas que tiene poca CPU, poca RAM y con un consumo de potencia extremadamente bajo del orden de magnitud de los miliwatios o los microwatios.

Su web oficial es la TinyML Foundation.

Lo que se hace es reducir grandes modelos para utilizarlos con equipos con muy pocos recursos y microcontroladores. El campo preferido de los Makers.

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Acabo de hacer el curso para desarrolladores de Google Machine Learning Crash Course. Un curso de introducción, donde te dan los conceptos bases y ves ejemplos de implementaciones reales con TensorFlow. Estos ejemplos son los que me han animado a hacerlo.

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Colaboratory, también llamado Google Colab es un producto de Google Research y sirve para poder escribir y ejecutar Python y otros lenguajes desde nuestro navegador.

Qué es

Te dejo una guía para principiantes que complementa perfectamente este artículo

Colab es un Jupyter alojado, instalado y configurado , de forma que no tenemos que hacer nada en nuestro ordenador sino simplemente trabajar desde el navegador, sobre recursos en la nube.

Funciona exactamente igual que Jupyter, puedes ver nuestro artículo. Son Notebooks o cuadernos basado en celdas que pueden ser textos, imágenes o código, en este paso de Python, porque a diferencia de Jupyter Colab de momento solo se puede usar el kernel de Python, hablan de implantar más adelante otros como R, Scala, etc, pero no se dice ninguna fecha.

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Estos son los mejores recursos que voy encontrando para aprender de Machine Learning, Deep Learning y otros temas de Inteligencia Artificial.

Hay cursos gratis y de pago y de diferentes niveles. Eso sí aunque hay algunos en español, la mayoría están en inglés.

Cursos gratis

Para principiantes

Lo divido en cursos cortos (de 1 a 20 horas) Estos son para una primera toma de contacto con la materia.

• Intro to Machine Learning by Kaggle Corto, solo 3 horas
• Machine Learning Crash Course por Google con TensorFlow APIs (15 hours). HECHO. Aquí la reseña
• Intro to Deep Learning by Kaggle 4 horas para aprender DL y TensorFlow. Aprende las ideas principales del Machine Learning y construye tus primeros modelos.
• Stanford Classes IA vision un lista de Youtube con clases de Stanford para aprender vision artificial e IA (20 horas)
• Introduction to Deep Learning por el MIT. Es sólo para alumnos o antiguos aluumnos pero podemos ver los vídeos de las clases.
• Elements of AI. Una introducción gratuita de la Inteligencia Artificial para NO expertos por la Universidad de Helsinki.

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He acabado el Curso de Machine Learning ofrecido por la universidad de Stanford en Coursera, y como ya son varios los que me han preguntado en abierto y en privado sobre el mismo, he querido detallar un poco más lo que me ha parecido y que el que decida hacerlo sepa con qué se va a encontrar.

Se trata de un curso gratuito sobre Machine Learning, impartido por Andrew Ng. una vez acabado si quieres puedes tener un certificado donde se avala las aptitudes conseguidas por 68€.  Está dividido en 3 pilares, vídeos, Exámenes o Quizz y ejercicios de programación. Está en inglés. Tienes subtítulos en varios idiomas, pero los españoles no están muy bien y a veces van desfasados, mucho mejor que los pongas en inglés.

Es bastante teórico. Pero quizás por eso me parece una buena forma de iniciarse porque no sólo vas a aprender qué hacer sino por qué lo haces.

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