기계 학습을 배우는 방법 – 단계별

기계 학습을 배우는 방법?

Deep Tech는 세계를 장악했습니다. 일단 안드로이드 앱을 개발하는 방법을 안다면 많은 사람들이 찾는 회사에서 멋진 직업을 가질 수 있었지만 더 이상 그렇지 않습니다. 이제 모든 대기업은 특정 심층 기술에 대한 전문 지식을 갖춘 사람들을 찾고 있습니다. 이러한 기술 중 일부는 클라우드 컴퓨팅, 데이터 과학, 블록체인, 증강 현실, 인공 지능 및 기계 학습입니다.

기계 학습을 막 시작하는 경우 정보를 얻는 위치에 약간 주의해야 합니다. 당신을 ML 전문가로 만들겠다고 약속하는 웹사이트가 많이 있지만 방향이 없으면 "머신 러닝 .”

하지만 걱정하지 마십시오! 이 기사는 당신의 동반자가 되어 가능한 가장 효율적이고 유익한 방법으로 ML을 배우는 방법을 정확히 알려줄 것입니다.

그러나 그 내용에 들어가기 전에 가장 기본적인 질문에 먼저 답해 보겠습니다.

기계 학습은 무엇을 의미합니까?

프로그램을 작성해 본 사람이라면 누구나 프로그램이 하도록 프로그램된 대로만 수행되며 다른 작업은 수행하지 않는다는 것을 알고 있습니다. 글쎄, 어떤 똑똑한 사람들은 질문을 하기로 결정했습니다. 우리가 자신의 과거 경험을 기반으로 무언가를 배우고 스스로 성능을 향상시키면서 결정을 내릴 수 있는 프로그램을 작성할 수 있다면 어떨까요? 이것은 기계 학습 아이디어의 가장 기본적이고 지나치게 단순화된 버전입니다.

몇 가지 전제 조건

위에서 언급했듯이 기계 학습은 심층 기술이므로 데이터 처리 및 코딩의 세계에 막 입문한 사람을 위한 것이 아닙니다. 다음은 ML을 시작하기 전에 이미 알아야 할 몇 가지 사항입니다.

기계 학습의 세계로 첫 발을 떼기 전에 확률 이론에 대한 깊은 이해와 함께 기본 미적분 및 선형 대수학 의 개념에 대해 어느 정도 친숙해야 합니다.

이러한 전제 조건을 충족했다고 생각되면 기계 학습에 대해 알아야 할 모든 것을 배우는 방법으로 바로 들어가 보겠습니다.

기계 학습을 배우는 방법?

먼저 기본

기초가 약하고 제대로 정의되지 않은 마천루는 건설할 수 없습니다. 기계 학습이란 무엇입니까?와 같은 질문에 대한 정확하고 자세한 답변을 이미 알고 있어야 합니다. 그것은 무엇을 할 수 있습니까? 그것을 사용하여 무엇을 얻을 수 있습니까? 그 한계는 무엇입니까? 다른 문제 해결 방법보다 나은 이유는 무엇입니까? AI와 어떻게 다른가요? 기계 학습의 응용 프로그램?

위의 질문에 대한 답변이 의심되는 경우 모두 해결해야 합니다. 이것은 온라인으로 철저한 조사를 하거나 단순히 온라인 기본 ML 과정에 등록하여 수행할 수 있습니다.

ML의 구성 요소

일단 기본적인 질문을 다 하고 나면 머신 러닝의 연구 분야가 얼마나 넓고 광범위할 수 있는지 깨닫게 될 것입니다. 고맙게도 사람들은 기계 학습의 기초를 블록으로 나누어 이해하고 배우기 쉽도록 했습니다.

이러한 빌딩 블록은 다음과 같습니다.

• 지도 학습
• 비지도 학습
• 데이터 전처리
• 앙상블 학습
• 모델 평가
• 샘플링 및 분할

시간을 내어 이것이 무엇이며 ML에서 사용되는 이유에 대해 알아보십시오.

이제 마침내 머신 러닝 학습의 가장 재미있는 부분에 도달할 시간입니다.

ML 마스터에 필요한 기술

ML에서 사용되는 기술을 먼저 마스터하지 않고는 ML을 마스터할 수 없으며, 이것이 ML 전문가가 되기 위한 여정에서 다음에 배워야 하는 것입니다. 이러한 기술은 다음과 같습니다.

• 파이썬 프로그래밍

파이썬을 배우고 파이썬에서 ML 프로젝트를 구축하면 다른 프로그래밍 언어로 시도하는 것보다 훨씬 쉽게 삶을 살 수 있습니다. 이것이 대부분의 ML 전문가가 권장하는 이유입니다. 인터넷에서 사용할 수 있는 많은 훌륭한 무료 또는 유료 자습서를 사용하여 파이썬을 배울 수 있습니다.

• R 프로그래밍

Python은 ML과 관련된 코드를 작성하는 데 가장 적합한 언어이지만 R이 수행하는 ML 프로젝트에 사용되는 엄청나게 많은 양의 데이터를 처리하는 데 더 적합한 언어는 없습니다. 따라서 R을 배우면 ML을 배우는 여정도 많이 달라질 것입니다. 더 쉽게. R 프로그래밍에 대한 좋은 무료 온라인 자습서를 많이 찾을 수 있습니다.

• 데이터 모델링

데이터 모델링은 ML에 필수적입니다. ML에서 예측을 수행하고 경우에 따라 이러한 예측을 기반으로 결정을 내리는 데 사용되는 데이터에서 패턴을 찾는 데 주로 사용됩니다. 데이터 모델링 작업을 시작하기 전에 SQL을 배워야 하지만 온라인에서도 무료 과정을 이용할 수 있습니다.

• 기계 학습 알고리즘

이제 기계 학습의 핵심에 도달했습니다. 프로그래밍의 세계에서 알고리즘을 사용하지 않고 달성할 수 있는 것은 없으며 기계 학습도 다르지 않습니다. 이러한 특수 기계 학습 알고리즘이 원하는 결과를 얻기 위해 작동하는 방식과 이를 자체 ML 프로젝트에 적용하는 방법에 대해 모두 배워야 합니다.

이러한 알고리즘은 기계 학습 경력의 빵과 버터가 될 것입니다. 알고리즘을 더 잘 알수록 ML에서 일하고 싶은 기간 동안 인생이 더 쉬워질 것입니다.

• 시스템 설계 및 API 작업

하루가 끝나면 아마도 해당 프로젝트를 작동시키는 요소에 대해 조금도 알지 못하는 최종 사용자가 ML에 액세스할 수 있도록 하고 싶을 것입니다. 이를 위해 다른 사람들이 귀하의 ML 프로젝트를 사용할 수 있도록 하는 시스템을 설계하는 방법을 배워야 하며, 다른 사람의 작업과 프로젝트를 통합할 수 있도록 API를 빌드하는 방법을 배운다면 최고의 체리가 될 것입니다. 사람들과 진정으로 특별한 것을 만듭니다.

결론

이 모든 기술을 마스터하면 기계 학습의 전문가가 될 것이며 기계 학습 전문가를 찾고 있는 Fortune 500대 기업에서 고임금 직업을 얻는 데 도움이 될 것입니다.