機械学習を学ぶ方法–ステップバイステップ

機械学習を学ぶ方法は？

ディープテックは世界を引き継ぎました。 かつてAndroidアプリの開発方法を知っていれば、人気の高い会社での素晴らしい仕事が保証されていたはずですが、もはやそうではありません。 現在、すべての大企業は、特定の深い技術の専門知識を持っている人々を探しています。 これらのテクノロジーには、クラウドコンピューティング、データサイエンス、ブロックチェーン、拡張現実、人工知能、機械学習などがあります。

機械学習を始めたばかりの場合は、情報を取得する場所に少し注意する必要があります。 MLのエキスパートになることを約束するウェブサイトはたくさんありますが、方向性がないと、「機械学習」という言葉を聞いたことがない人よりも、全体について混乱することになります。 。」

しかし、心配しないでください！ この記事はあなたの仲間となり、可能な限り最も効率的で有益な方法でMLを学ぶ方法を正確に説明します。

ただし、その前に、最初に最も基本的な質問に答えましょう。

機械学習とはどういう意味ですか？

プログラムを書いたことのある人なら誰でも、プログラムが実行するようにプログラムされた方法で、プログラムが実行するようにプログラムされたものだけを実行することを知っています。 さて、賢い人の中には、自分の過去の経験に基づいて物事を学び、それ自体でパフォーマンスを向上させ、意思決定もできるプログラムを作成できるとしたらどうでしょうか。 これは、機械学習の考え方の最も基本的で単純化されたバージョンです。

いくつかの前提条件

前述のように、機械学習は深いテクノロジーであるため、データの処理とコーディングの世界に参入したばかりの人には適していません。 MLを使い始める前に、知っておく必要のあることがいくつかあります。

機械学習の世界に最初の一歩を踏み出す前に、基本的な微積分と線形代数の概念に精通し、確率論を深く理解している必要があります。

これらの前提条件を満たしていると感じたら、機械学習について知っておく必要のあるすべてのことを学ぶ方法を学びましょう。

機械学習を学ぶ方法は？

まず基本

基礎が弱く、定義が不十分な超高層ビルを建てることはできません。 機械学習とは何ですか？などの質問に対する正確で詳細な回答をすでに知っている必要があります。 それは何ができますか？ それを使用することで何が達成できますか？ その制限は何ですか？ 問題を解決する他の方法よりも優れているのはなぜですか？ AIとどう違うの？ 機械学習のアプリケーション？

上記の質問に対する答えに疑問がある場合は、すべてをクリアする必要があります。 これは、オンラインで徹底的な調査を行うか、オンラインの基本的なMLコースに登録するだけで実行できます。

MLの構成要素

基本的な質問を終えると、機械学習の学習分野がどれほど広く、広範であるかがわかります。これにより、学習が圧倒されるように見える可能性があります。 ありがたいことに、人々は機械学習の基本をブロックに分割して、理解と学習を容易にしています。

これらの構成要素は次のとおりです。-

• 教師あり学習
• 教師なし学習
• データ前処理
• アンサンブル学習
• モデル評価
• サンプリングと分割

時間をかけて、それらが何であるか、そしてなぜそれらがMLで使用されるのかを学びましょう。

いよいよ、機械学習の学習の最も楽しい部分に取り掛かる時が来ました。

MLをマスターするために必要なスキル

MLで使用されているスキルを最初に習得しなければ、MLを習得することはできません。それが、MLの専門家になるための旅の中で次に学ぶ必要があることです。 これらのスキルは次のとおりです。-

• Pythonプログラミング

Pythonを学び、その中でMLプロジェクトを構築すると、他のプログラミング言語でやろうとした場合よりもはるかに簡単になります。そのため、ほとんどのMLエキスパートがPythonを推奨しています。 あなたはインターネット上で利用可能な多くの素晴らしい無料または有料のチュートリアルを使用してPythonを学ぶことができます。

• Rプログラミング

PythonはMLに関連するコードを書くのに最適な言語ですが、RよりもMLプロジェクトで使用される非常に大量のデータを処理するのに適した言語はありません。したがって、Rを学習すると、MLを学習する旅も多くなります。より簡単に。 あなたはRプログラミングのためのたくさんの良い無料のオンラインチュートリアルを見つけるでしょう。

• データモデリング

MLにはデータモデリングが不可欠です。 これは主に、MLで予測を行うために使用されるデータのパターンを見つけるために使用され、場合によっては、それらの予測に基づいて決定を行うために使用されます。 データモデリングに取り掛かる前にSQLを学ぶ必要がありますが、オンラインでも無料のコースを利用できます。

• 機械学習アルゴリズム

これで、機械学習の中心に到達しました。 プログラミングの世界では、アルゴリズムを使用せずに達成できるものはなく、機械学習も例外ではありません。 これらの特別な機械学習アルゴリズムがどのように機能して目的の結果を達成するか、およびそれらを独自のMLプロジェクトに適用する方法についてすべてを学ぶ必要があります。

これらのアルゴリズムは、機械学習でのキャリアの重要な要素になります。アルゴリズムをよく理解すればするほど、MLでの作業を長くしたいときに人生が楽になります。

• システム設計とAPIの操作

結局のところ、そのプロジェクトを機能させるものについてのかすかな手がかりを持っていないエンドユーザーがMLにアクセスできるようにしたいと思うでしょう。 このためには、他の人が自分のMLプロジェクトを使用できるようにするシステムを設計する方法を学ぶ必要があります。また、自分のプロジェクトを他の人の作業と統合できるようにAPIを構築する方法を学ぶと、一番上になります。人々と本当に特別なものを構築します。

結論

これらすべてのスキルを習得することで、機械学習のプロになり、機械学習の専門家を探しているフォーチュン500企業で高給の仕事を獲得するための道を歩むことができます。