So lernen Sie maschinelles Lernen – Schritt für Schritt

Wie lernt man maschinelles Lernen?

Deep Tech hat die Welt erobert. Während Ihnen das Wissen, wie man eine Android-App entwickelt, früher einen tollen Job bei einem begehrten Unternehmen garantiert hätte, ist das nicht mehr der Fall. Jetzt sind alle großen Unternehmen auf der Suche nach Mitarbeitern, die über Fachwissen in bestimmten tiefen Technologien verfügen. Einige dieser Technologien sind Cloud Computing, Data Science, Blockchain, Augmented Reality, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen.

Wenn Sie gerade erst mit maschinellem Lernen beginnen, müssen Sie etwas vorsichtig sein, wo Sie Ihre Informationen erhalten. Es gibt viele Websites, die versprechen, Sie zu einem ML-Experten zu machen, aber wenn Sie keine Anleitung haben, werden Sie am Ende verwirrter über die ganze Sache als jemand, der nicht einmal die Worte „Maschinelles Lernen .“

Aber ärgere dich nicht! Dieser Artikel wird Ihr Begleiter sein und Ihnen genau sagen, wie Sie ML auf die effizienteste und vorteilhafteste Weise lernen können.

Bevor wir jedoch darauf eingehen, wollen wir zuerst die grundlegendste Frage beantworten.

Was bedeutet maschinelles Lernen?

Jeder, der jemals ein Programm geschrieben hat, weiß, dass es nur das tut, wofür es programmiert wurde, und nichts anderes. Nun, einige kluge Köpfe haben sich entschieden, die Frage zu stellen, was wäre, wenn wir ein Programm schreiben könnten, das Dinge auf der Grundlage seiner eigenen Erfahrungen aus der Vergangenheit lernen kann und seine Leistung von selbst verbessert, während es gleichzeitig fähig wird, Entscheidungen zu treffen? Dies ist die grundlegendste und stark vereinfachte Version der Idee des maschinellen Lernens.

Einige Voraussetzungen

Wie oben erwähnt, ist maschinelles Lernen eine tiefgreifende Technologie und daher nichts für jemanden, der gerade erst in die Welt der Datenverarbeitung und -codierung einsteigt. Hier sind einige Dinge, die Sie bereits wissen müssen, bevor Sie mit ML beginnen können.

Sie müssen mit den Konzepten der grundlegenden Analysis und der linearen Algebra vertraut sein und ein tiefes Verständnis der Wahrscheinlichkeitstheorie haben, bevor Sie Ihre ersten Schritte in die Welt des maschinellen Lernens unternehmen.

Sobald Sie das Gefühl haben, dass Sie diese Voraussetzungen erfüllt haben, lassen Sie uns gleich damit beginnen, alles zu lernen, was Sie über maschinelles Lernen wissen müssen.

Wie lernt man maschinelles Lernen?

Zuerst die Grundlagen

Sie können keinen Wolkenkratzer mit schwachen, schlecht definierten Fundamenten bauen. Sie müssen bereits die richtigen und detaillierten Antworten auf Fragen wie „Was ist maschinelles Lernen?“ kennen. Was kann es? Was kann durch dessen Einsatz erreicht werden? Was sind seine Einschränkungen? Warum ist es besser als andere Wege, Probleme zu lösen? Wie unterscheidet es sich von KI? Anwendungen des maschinellen Lernens?

Wenn Sie Zweifel an den Antworten auf die obigen Fragen haben, müssen Sie alle klären. Dies kann durch gründliche Online-Recherche oder durch die einfache Anmeldung zu einem Online-ML-Basiskurs erfolgen.

Die Bausteine ​​von ML

Sobald Sie mit den grundlegenden Fragen fertig sind, werden Sie feststellen, wie weit und umfassend ein Studiengebiet des maschinellen Lernens sein kann – was das Lernen überwältigend erscheinen lässt. Zum Glück haben die Menschen die Grundlagen des maschinellen Lernens in Blöcke aufgeteilt, um es leicht verständlich und erlernbar zu machen.

Diese Bausteine ​​sind:-

• Überwachtes Lernen
• Unbeaufsichtigtes Lernen
• Datenvorverarbeitung
• Ensemble-Lernen
• Modellbewertung
• Probenahme & Aufteilung

Nehmen Sie sich Zeit und erfahren Sie, was sie sind und warum sie in ML verwendet werden.

Jetzt ist es endlich an der Zeit, zum unterhaltsamsten Teil des maschinellen Lernens zu kommen.

Erforderliche Fähigkeiten, um ML zu beherrschen

Sie können ML nicht beherrschen, ohne zuerst die darin verwendeten Fähigkeiten zu beherrschen, und das müssen Sie als Nächstes auf Ihrem Weg zum ML-Experten lernen. Diese Fähigkeiten sind:-

• Python-Programmierung

Das Erlernen von Python und das Erstellen Ihrer ML-Projekte darin wird Ihr Leben viel einfacher machen, als wenn Sie es in einer anderen Programmiersprache versuchen würden – weshalb die meisten ML-Experten es empfehlen. Sie können Python mit den vielen großartigen kostenlosen oder kostenpflichtigen Tutorials lernen, die im Internet verfügbar sind.

• R-Programmierung

Während Python die beste Sprache zum Schreiben des Codes ist, der mit ML zu tun hat, ist keine Sprache besser geeignet, um die wahnsinnig große Datenmenge zu bewältigen, die in ML-Projekten verwendet wird, als R. Daher wird das Erlernen von R auch Ihre Reise zum Erlernen von ML erheblich verbessern Einfacher. Hier finden Sie viele gute kostenlose Online-Tutorials für die R-Programmierung.

• Datenmodellierung

Die Datenmodellierung ist für ML von wesentlicher Bedeutung. Es wird hauptsächlich verwendet, um Muster in Daten zu finden, die in ML verwendet werden, um Vorhersagen zu treffen, und in einigen Fällen Entscheidungen auf der Grundlage dieser Vorhersagen zu treffen. Sie müssen SQL lernen, bevor Sie mit der Arbeit an der Datenmodellierung beginnen können, aber dafür sind auch kostenlose Online-Kurse verfügbar.

• Algorithmen für maschinelles Lernen

Jetzt kommen wir zum Kern des maschinellen Lernens. Nichts in der Welt der Programmierung kann ohne den Einsatz von Algorithmen erreicht werden, und maschinelles Lernen ist nicht anders. Sie müssen alles darüber lernen, wie diese speziellen maschinellen Lernalgorithmen funktionieren, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen, und wie Sie sie in Ihren eigenen ML-Projekten anwenden können.

Diese Algorithmen werden das Brot und die Butter Ihrer Karriere im maschinellen Lernen sein – je besser Sie sie kennen, desto einfacher wird Ihr Leben, so lange Sie an ML arbeiten möchten.

• Systemdesign und Arbeiten mit APIs

Am Ende des Tages möchten Sie Ihr ML wahrscheinlich für Endbenutzer zugänglich machen, die nicht die leiseste Ahnung von den Dingen haben, die dieses Projekt zum Laufen bringen. Dazu müssen Sie lernen, wie Sie ein System entwerfen, mit dem andere Personen Ihr ML-Projekt verwenden können, und es wäre ein Sahnehäubchen, wenn Sie lernen würden, wie Sie APIs erstellen, damit Sie Ihr Projekt in die Arbeit anderer integrieren können Menschen und bauen Sie etwas wirklich Besonderes.

Schlussfolgerungen

Wenn Sie all diese Fähigkeiten beherrschen, werden Sie ein Profi im maschinellen Lernen und auf dem besten Weg, einen hochbezahlten Job bei einem Fortune-500-Unternehmen zu ergattern, das auf der Suche nach Experten für maschinelles Lernen ist.