Toda vez que converso com alguém sobre o aprendizado de mais máquinas, eles sempre me apontam os Elementos de Aprendizagem Estatística de Hastie e Tibshirani . Este livro tem a sorte de estar disponível on-line gratuitamente (uma cópia impressa tem um certo apelo, mas não é obrigatório) e é realmente uma ótima introdução ao assunto. Ainda não li tudo, mas li muito e realmente me ajudou a entender melhor as coisas.
Outro recurso pelo qual estou trabalhando é a aula de Stanford Machine Learning , que também é online e gratuita. Andrew Ng faz um ótimo trabalho ao guiar você pelas coisas. Acho isso particularmente útil, porque minha experiência na implementação de algoritmos é fraca (eu sou um programador autodidata) e mostra como implementar coisas no Octave (desde que o R já tenha implementado grande parte dele em pacotes). Eu também encontrei essas notas nas estatísticas do reddit alguns meses atrás, então eu meio que as folheio e depois assisto o vídeo e reflito sobre ele com minhas próprias notas.
Minha formação é em estatística e tive alguma exposição a conceitos de aprendizado de máquina (um bom amigo meu gosta muito disso), mas sempre senti que estava faltando na área de aprendizado de máquina, por isso tenho tentado aprender tudo um pouco mais por conta própria. Felizmente, existem muitos recursos excelentes por aí.
Quanto a conseguir um emprego nos requisitos da indústria ou da escola de pós-graduação, não estou em ótima posição para aconselhar (acontece que nunca contratei ninguém), mas notei que o mundo dos negócios parece realmente gostar de pessoas que podem fazer coisas e estão um pouco menos preocupados com pedaços de papel que dizem que você pode fazer algo.
Se eu fosse você, gastaria parte do meu tempo livre confiando no meu conhecimento de aprendizado de máquina e implementaria as coisas à medida que você vê oportunidades. A concessão de sua posição pode não lhe dar essa oportunidade, mas se você conseguir implementar algo que agregue valor à sua empresa (mantendo suas outras obrigações), não consigo imaginar alguém chateado com você. O bom aqui é que, se você se interessa por um pouco de aprendizado de máquina nesse trabalho, quando sai à procura de um novo emprego, pode falar sobre a experiência que já tem, o que ajudaria as pessoas a passarem por uma falta de um específico grau.
Existem muitos recursos e é incrivelmente interessante, desejo-lhe sorte!
Outra idéia: você pode iniciar um blog sobre o processo de aprendizado do Machine Learning e talvez documentar alguns projetos nos quais trabalha no seu tempo livre. Fiz isso com um projeto de programação e permite que você fale sobre um projeto em que está trabalhando no seu tempo livre (parece bom para o empregador) e também pode encaminhá-los para o blog (obviamente, mantenha-o profissional) sobre o seu trabalho . Até agora, enviei algumas pessoas para o meu pequeno blog de programação (eu tenho um pouco de preguiça de postar ultimamente, mas eu o mantive atualizado quando estava me candidatando a empregos) e todos com quem conversei ficaram impressionados. isto.