Comment apprendre l'apprentissage automatique - étape par étape

Comment apprendre le Machine Learning ?

La Deep Tech a conquis le monde. Alors qu'une fois, savoir comment développer une application Android vous aurait garanti un travail de fantaisie dans une entreprise très recherchée, ce n'est plus le cas. Désormais, toutes les grandes entreprises sont à la recherche de personnes ayant une expertise dans des technologies profondes spécifiques. Certaines de ces technologies sont le cloud computing, la science des données, la blockchain, la réalité augmentée, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique.

Si vous débutez avec l'apprentissage automatique, vous devez faire un peu attention à l'endroit où vous obtenez vos informations. Il existe de nombreux sites Web qui promettent de vous transformer en un expert en ML, mais si vous n'avez pas de direction, vous finirez par devenir plus confus à propos de tout cela que quelqu'un qui n'a même pas entendu les mots "Machine Learning". .”

Mais ne vous inquiétez pas ! Cet article va être votre compagnon et vous dire exactement comment apprendre le ML de la manière la plus efficace et la plus bénéfique possible.

Avant d'entrer dans les détails, répondons d'abord à la question la plus fondamentale.

Que signifie l'apprentissage automatique ?

Tous ceux qui ont déjà écrit un programme savent qu'il ne fera que ce pour quoi il a été programmé, de la manière pour laquelle il a été programmé, et rien d'autre. Eh bien, certaines personnes intelligentes ont décidé de poser la question, et si nous pouvions écrire un programme qui peut apprendre des choses en se basant sur ses propres expériences passées et améliorer ses performances par lui-même tout en devenant capable de prendre des décisions ? Il s'agit de la version la plus basique et la plus simplifiée de l'idée de l'apprentissage automatique.

Quelques prérequis

Comme mentionné ci-dessus, l'apprentissage automatique est une technologie profonde et n'est donc pas destiné à quelqu'un qui vient d'entrer dans le monde du traitement et du codage des données. Voici certaines choses que vous devez déjà savoir avant de pouvoir commencer avec ML.

Vous devez avoir un bon niveau de familiarité avec les concepts de calcul de base et d'algèbre linéaire ainsi qu'une compréhension approfondie de la théorie des probabilités avant de faire vos premiers pas dans le monde de l'apprentissage automatique.

Une fois que vous sentez que vous avez rempli ces conditions préalables, passons directement à la façon d'apprendre tout ce que vous devez savoir sur l'apprentissage automatique.

Comment apprendre l'apprentissage automatique ?

D'abord les bases

Vous ne pouvez pas construire un gratte-ciel avec des fondations fragiles et mal définies. Vous devez déjà connaître des réponses correctes et détaillées à des questions comme Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ? De quoi est-il capable ? Que peut-on obtenir en l'utilisant ? Quelles sont ses limites ? Pourquoi est-ce mieux que d'autres façons de résoudre les problèmes ? En quoi est-ce différent de l'IA ? Applications de l'apprentissage automatique ?

Si vous avez des doutes sur les réponses aux questions ci-dessus, vous devez toutes les clarifier. Cela peut être fait en effectuant des recherches approfondies en ligne ou en vous inscrivant simplement à un cours de base en ML en ligne.

Les éléments constitutifs du ML

Une fois que vous aurez terminé avec les questions de base, vous réaliserez à quel point le domaine d'étude de l'apprentissage automatique peut être large et large, ce qui peut rendre l'apprentissage écrasant. Heureusement, les gens ont divisé les bases de l'apprentissage automatique en blocs pour le rendre facile à comprendre et à apprendre.

Ces blocs de construction sont : -

• Enseignement supervisé
• Apprentissage non supervisé
• Prétraitement des données
• Apprentissage d'ensemble
• Évaluation du modèle
• Échantillonnage et fractionnement

Prenez votre temps et découvrez ce qu'ils sont et pourquoi ils sont utilisés en ML.

Il est maintenant temps d'aborder la partie la plus amusante de l'apprentissage automatique.

Compétences requises pour maîtriser le ML

Vous ne pouvez pas maîtriser le ML sans d'abord maîtriser les compétences qui y sont utilisées et c'est ce que vous devez apprendre ensuite dans votre parcours pour devenir un expert en ML. Ces compétences sont:-

• Programmation Python

Apprendre python et y construire vos projets ML vous facilitera la vie que si vous essayiez de le faire dans n'importe quel autre langage de programmation, c'est pourquoi la plupart des experts en ML le recommandent. Vous pouvez apprendre Python en utilisant les nombreux excellents tutoriels gratuits ou payants disponibles sur Internet.

• Programmation R

Bien que Python soit le meilleur langage pour écrire le code impliqué dans ML, aucun langage n'est mieux adapté pour gérer la quantité incroyablement importante de données utilisées dans les projets ML que R. Par conséquent, l'apprentissage de R rendra également votre parcours d'apprentissage de ML beaucoup Plus facile. Vous trouverez de nombreux bons tutoriels en ligne gratuits pour la programmation R.

• La modélisation des données

La modélisation des données est essentielle au ML. Il est principalement utilisé pour trouver des modèles dans les données qui sont utilisées dans ML pour faire des prédictions et, dans certains cas, prendre des décisions basées sur ces prédictions. Vous devrez apprendre SQL avant de pouvoir commencer à travailler sur la modélisation des données, mais des cours gratuits sont également disponibles en ligne pour cela.

• Algorithmes d'apprentissage automatique

Passons maintenant au cœur du Machine Learning. Rien dans le monde de la programmation ne peut être réalisé sans l'utilisation d'algorithmes et l'apprentissage automatique n'est pas différent. Vous devrez tout savoir sur le fonctionnement de ces algorithmes spéciaux d'apprentissage automatique pour obtenir les résultats souhaités et sur la manière dont vous pouvez les appliquer dans vos propres projets ML.

Ces algorithmes seront le pain et le beurre de votre carrière dans l'apprentissage automatique - mieux vous les connaîtrez, plus votre vie deviendra facile aussi longtemps que vous voudrez travailler sur ML.

• Conception du système et utilisation des API

En fin de compte, vous souhaiterez probablement rendre votre ML accessible aux utilisateurs finaux qui n'ont pas la moindre idée de ce qui fait fonctionner ce projet. Pour cela, vous devrez apprendre à concevoir un système permettant à d'autres personnes d'utiliser votre projet ML et ce serait une cerise sur le gâteau si vous appreniez à créer des API afin de pouvoir intégrer votre projet au travail d'autres personnes et construisez quelque chose de vraiment spécial.

conclusion

En maîtrisant toutes ces compétences, vous deviendrez un professionnel de l'apprentissage automatique et serez sur la bonne voie pour décrocher un emploi bien rémunéré dans une entreprise Fortune 500 à la recherche d'experts en apprentissage automatique.