もちろん、機械学習について最初に知っておくべきことは、存在する学習の種類です。それらのいくつかは次のとおりです。
 - 監視された学習（監督された学習）
 - 非科学学習（監視されていない学習）
 - 強化学習（強化学習）
 - 自然言語処理（自然言語処理）
 - 深い学習）学習
これらの概念とそれに関連するアルゴリズムを理解した後、次のステップはそれらを実装することを学ぶことです。したがって、プログラミング言語を知る必要があります。これに最も広く普及しているのはPythonであり、その最も有名なライブラリはTensorflow、Pytorch、Scikit-Learning、Kerasなどです。
これに加えて、機械学習の非常に重要な部分はデータの分析であるため、これらの問題を入力したい場合は、その主な概念とライブラリの一部を理解することが大いに役立ちます。
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.