Come apprendere l'apprendimento automatico: passo dopo passo

Come imparare l'apprendimento automatico?

Deep Tech ha conquistato il mondo. Anche se una volta sapere come sviluppare un'app per Android ti avrebbe garantito un lavoro di fantasia in un'azienda molto ricercata, non è più così. Ora tutte le grandi aziende sono alla ricerca di persone che abbiano esperienza in specifiche tecnologie profonde. Alcune di queste tecnologie sono il cloud computing, la scienza dei dati, la blockchain, la realtà aumentata, l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico.

Se hai appena iniziato con l'apprendimento automatico, devi stare leggermente attento a dove ottieni le tue informazioni. Ci sono molti siti Web che promettono di trasformarti in un esperto di ML, ma se non hai indicazioni finirai per diventare più confuso sull'intera faccenda di qualcuno che non ha nemmeno sentito le parole "Apprendimento automatico .”

Ma non preoccuparti! Questo articolo sarà il tuo compagno e ti spiegherà esattamente come imparare il ML nel modo più efficiente e vantaggioso possibile.

Prima di entrare in questo, tuttavia, rispondiamo prima alla domanda più elementare.

Cosa significa Machine Learning?

Chiunque abbia mai scritto un programma sa che farà solo ciò per cui è stato programmato, nel modo in cui è stato programmato per fare, e nient'altro. Bene, alcune persone intelligenti hanno deciso di porre la domanda, e se potessimo scrivere un programma in grado di imparare cose sulla base delle proprie esperienze passate e migliorarne le prestazioni da solo diventando anche in grado di prendere decisioni? Questa è la versione più semplice e semplificata dell'idea di apprendimento automatico.

Alcuni prerequisiti

Come accennato in precedenza, il Machine Learning è una tecnologia profonda e quindi non è per qualcuno che sta appena entrando nel mondo della gestione e della codifica dei dati. Ecco alcune cose che devi già sapere prima di poter iniziare con ML.

Devi avere un buon livello di familiarità con i concetti di calcolo di base e algebra lineare insieme a una profonda comprensione della teoria della probabilità prima di muovere i primi passi nel mondo dell'apprendimento automatico.

Una volta che ti senti come se avessi soddisfatto questi prerequisiti, entriamo subito in come imparare tutto ciò che devi sapere sull'apprendimento automatico.

Come imparare l'apprendimento automatico?

Prima le basi

Non puoi costruire un grattacielo con fondamenta deboli e mal definite. Devi già conoscere le risposte corrette e dettagliate a domande come Che cos'è l'apprendimento automatico? Di cosa è capace? Cosa si può ottenere usandolo? Quali sono i suoi limiti? Perché è meglio di altri modi per risolvere i problemi? In cosa differisce dall'IA? Applicazioni dell'apprendimento automatico?

In caso di dubbi sulle risposte alle domande di cui sopra, è necessario chiarirle tutte. Questo può essere fatto effettuando ricerche approfondite online o semplicemente iscrivendosi a un corso ML di base online.

Gli elementi costitutivi di ML

Una volta che hai finito con le domande di base, ti renderai conto di quanto possa essere ampio e ampio un campo di studio dell'apprendimento automatico, il che può rendere l'apprendimento travolgente. Per fortuna, le persone hanno suddiviso le basi dell'apprendimento automatico in blocchi per semplificarne la comprensione e l'apprendimento.

Questi elementi costitutivi sono:-

• Apprendimento supervisionato
• Apprendimento senza supervisione
• Preelaborazione dei dati
• Apprendimento dell'insieme
• Valutazione del modello
• Campionamento e suddivisione

Prenditi il ​​tuo tempo e scopri cosa sono e perché vengono utilizzati in ML.

Ora è finalmente giunto il momento di passare alla parte più divertente dell'apprendimento automatico.

Abilità richieste per padroneggiare ML

Non puoi padroneggiare il ML senza prima padroneggiare le abilità che vengono utilizzate in esso ed è ciò che devi imparare in seguito nel tuo viaggio per diventare un esperto di ML. Queste abilità sono:-

• Programmazione Python

Imparare Python e creare progetti ML al suo interno renderà la tua vita molto più semplice che se provassi a farlo in qualsiasi altro linguaggio di programmazione, motivo per cui la maggior parte degli esperti di ML lo consiglia. Puoi imparare Python usando i tanti fantastici tutorial gratuiti o a pagamento disponibili su Internet.

• Programmazione R

Sebbene Python sia il miglior linguaggio per scrivere il codice coinvolto con ML, nessun linguaggio è più adatto per gestire la quantità follemente grande di dati che viene utilizzata nei progetti ML che R. Pertanto, l'apprendimento di R renderà molto anche il tuo viaggio di apprendimento del ML Più facile. Troverai molti buoni tutorial online gratuiti per la programmazione R.

• Modellazione dei dati

La modellazione dei dati è essenziale per ML. Viene utilizzato principalmente per trovare modelli nei dati che vengono utilizzati in ML per fare previsioni e, in alcuni casi, per prendere decisioni basate su tali previsioni. Dovrai imparare SQL prima di poter iniziare a lavorare sulla modellazione dei dati, ma sono disponibili anche corsi gratuiti online.

• Algoritmi di apprendimento automatico

Ora entriamo nel vivo del Machine Learning. Niente nel mondo della programmazione può essere ottenuto senza l'uso di algoritmi e l'apprendimento automatico non è diverso. Dovrai imparare tutto su come funzionano questi speciali algoritmi di apprendimento automatico per ottenere i risultati desiderati e come applicarli nei tuoi progetti ML.

Questi algoritmi saranno il pane quotidiano della tua carriera nel Machine Learning: meglio li conosci, più facile diventerà la tua vita per tutto il tempo in cui vorrai lavorare su ML.

• Progettazione del sistema e utilizzo delle API

Alla fine della giornata, probabilmente vorrai rendere il tuo ML accessibile agli utenti finali che non hanno la minima idea di nessuna delle cose che fanno funzionare quel progetto. Per questo, dovrai imparare a progettare un sistema che consenta ad altre persone di utilizzare il tuo progetto ML e sarebbe una ciliegina sulla torta se impari a costruire API in modo da poter integrare il tuo progetto con il lavoro di altri persone e costruire qualcosa di veramente speciale.

Conclusioni

Padroneggiando tutte queste abilità, diventerai un professionista in Machine Learning e sulla buona strada per ottenere un lavoro ben retribuito in un'azienda Fortune 500 che è alla ricerca di esperti di Machine Learning.