Chaque fois que j'ai parlé à quelqu'un d'apprendre plus d'apprentissage automatique, ils me pointent toujours vers les éléments de l'apprentissage statistique par Hastie et Tibshirani . Ce livre a la chance d'être disponible en ligne gratuitement (une copie papier a un certain attrait, mais n'est pas obligatoire) et c'est une très bonne introduction au sujet. Je n'y ai pas encore tout lu, mais j'en ai lu beaucoup et cela m'a vraiment aidé à mieux comprendre les choses.
Une autre ressource sur laquelle j'ai travaillé est le cours Stanford Machine Learning , qui est également en ligne et gratuit. Andrew Ng fait un excellent travail pour vous guider à travers les choses. Je le trouve particulièrement utile, car mon expérience dans la mise en œuvre d'algorithmes est faible (je suis un programmeur autodidacte) et il vous montre comment implémenter les choses dans Octave (étant donné que R a déjà une grande partie de cela implémenté dans des packages). J'ai également trouvé ces notes sur les statistiques de reddit il y a quelques mois, donc je les ai parcourues, puis j'ai regardé la vidéo et réfléchi avec mes propres notes.
Mon expérience est dans les statistiques et j'ai eu une certaine exposition aux concepts d'apprentissage automatique (un bon copain est vraiment dedans), mais j'ai toujours eu l'impression de manquer sur le front de l'apprentissage automatique, donc j'ai essayé de tout apprendre un peu plus par moi-même. Heureusement, il existe une tonne d'excellentes ressources.
En ce qui concerne l'obtention d'un emploi dans l'industrie ou les exigences des études supérieures, je ne suis pas en mesure de conseiller (il s'avère que je n'ai jamais embauché personne), mais j'ai remarqué que le monde des affaires semble vraiment aimer les gens qui peuvent faire des choses et sont un peu moins concernés par les morceaux de papier qui disent que vous pouvez faire quelque chose.
Si j'étais vous, je passerais une partie de mon temps libre à avoir confiance en mes connaissances en apprentissage automatique, puis à mettre en œuvre les choses selon les opportunités. Certes, votre poste ne vous donnera peut-être pas cette possibilité, mais si vous pouvez mettre en œuvre quelque chose qui ajoute de la valeur à votre entreprise (tout en maintenant vos autres obligations), je ne peux pas imaginer que quiconque soit contrarié par vous. La bonne chose ici est que si vous vous retrouvez à faire un peu d'apprentissage automatique dans ce travail, lorsque vous sortez à la recherche d'un nouvel emploi, vous pouvez parler de l'expérience que vous avez déjà, ce qui aiderait les gens à dépasser le manque de degré.
Il y a beaucoup de ressources et c'est incroyablement intéressant, je vous souhaite bonne chance!
Autre idée: vous pouvez créer un blog sur votre processus d'apprentissage Machine Learning et peut-être documenter quelques projets sur lesquels vous travaillez pendant votre temps libre. Je l'ai fait avec un projet de programmation et cela vous permet de parler d'un projet sur lequel vous travaillez pendant votre temps libre (semble bon pour l'employeur) et vous pouvez également les diriger vers le blog (évidemment gardez-le professionnel) à propos de votre travail . Jusqu'à présent, j'ai envoyé pas mal de gens sur mon petit blog de programmation stupide (j'ai été un peu paresseux en postant récemment, mais je l'ai tenu à jour lorsque je postulais à des emplois) et tous ceux à qui j'ai parlé ont été impressionnés il.