Jak nauczyć się uczenia maszynowego – krok po kroku

Jak nauczyć się uczenia maszynowego?

Deep Tech podbił świat. Chociaż kiedyś wiedza o tym, jak opracować aplikację na Androida, gwarantowałaby ci wymyślną pracę w bardzo poszukiwanej firmie, tak już nie jest. Teraz wszystkie duże firmy polują na ludzi, którzy mają doświadczenie w konkretnych technologiach głębokich. Niektóre z tych technologii to cloud computing, data science, blockchain, rozszerzona rzeczywistość, sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe.

Jeśli dopiero zaczynasz korzystać z uczenia maszynowego, musisz być nieco ostrożny, skąd czerpiesz informacje. Istnieje wiele stron internetowych, które obiecują, że zmienią Cię w eksperta ML, ale jeśli nie masz wskazówek, będziesz bardziej zdezorientowany tym wszystkim niż ktoś, kto nawet nie słyszał słów „Uczenie maszynowe ”.

Ale nie martw się! Ten artykuł będzie Twoim towarzyszem i powie Ci dokładnie, jak nauczyć się ML w najbardziej efektywny i korzystny sposób.

Zanim jednak do tego przejdziemy, najpierw odpowiedzmy na najbardziej podstawowe pytanie.

Co oznacza uczenie maszynowe?

Każdy, kto kiedykolwiek napisał program, wie, że zrobi tylko to, do czego został zaprogramowany, w sposób, w jaki został zaprogramowany, i nic więcej. Cóż, niektórzy mądrzy ludzie postanowili zadać pytanie, co jeśli możemy napisać program, który może uczyć się rzeczy w oparciu o własne doświadczenia z przeszłości i sam poprawiać wydajność, jednocześnie stając się zdolnym do podejmowania decyzji? To najbardziej podstawowa i uproszczona wersja idei uczenia maszynowego.

Niektóre warunki wstępne

Jak wspomniano powyżej, uczenie maszynowe to głęboka technologia i dlatego nie jest dla kogoś, kto dopiero wkracza w świat przetwarzania danych i kodowania. Oto kilka rzeczy, które musisz już wiedzieć, zanim zaczniesz korzystać z ML.

Musisz mieć dobry poziom znajomości podstawowych pojęć rachunku różniczkowego i algebry liniowej, a także głębokie zrozumienie teorii prawdopodobieństwa , zanim postawisz pierwsze kroki w świecie uczenia maszynowego.

Gdy poczujesz, że spełniasz te wymagania wstępne, przejdźmy od razu do tego, jak nauczyć się wszystkiego, co musisz wiedzieć o uczeniu maszynowym.

Jak nauczyć się uczenia maszynowego?

Najpierw podstawy

Nie da się zbudować wieżowca o słabych, słabo zdefiniowanych fundamentach. Musisz już znać poprawne i szczegółowe odpowiedzi na pytania typu Co to jest uczenie maszynowe? Do czego jest zdolny? Co można dzięki niej osiągnąć? Jakie są jego ograniczenia? Dlaczego jest lepszy niż inne sposoby rozwiązywania problemów? Czym różni się od sztucznej inteligencji? Zastosowania uczenia maszynowego?

Jeśli masz jakiekolwiek wątpliwości co do odpowiedzi na powyższe pytania, musisz je wszystkie wyjaśnić. Można to zrobić, przeprowadzając dokładne badania online lub po prostu zapisując się na podstawowy kurs ML online.

Bloki konstrukcyjne ML

Gdy skończysz z podstawowymi pytaniami, zdasz sobie sprawę, jak szerokie i szerokie może być uczenie maszynowe — co może sprawić, że uczenie się wydaje się przytłaczające. Na szczęście ludzie podzielili podstawy uczenia maszynowego na bloki, aby ułatwić zrozumienie i naukę.

Te cegiełki to:-

• Nadzorowana nauka
• Nauka nienadzorowana
• Wstępne przetwarzanie danych
• Nauka zespołowa
• Ocena modelu
• Próbkowanie i dzielenie

Nie spiesz się i dowiedz się, czym one są i dlaczego są używane w ML.

Teraz w końcu nadszedł czas, aby przejść do najbardziej zabawnej części uczenia maszynowego.

Umiejętności wymagane do opanowania ML

Nie możesz opanować ML bez uprzedniego opanowania umiejętności, które są w nim używane i tego musisz się nauczyć w dalszej drodze do zostania ekspertem ML. Te umiejętności to:-

• Programowanie w Pythonie

Nauka Pythona i budowanie w nim projektów ML znacznie ułatwi Ci życie, niż gdybyś próbował to zrobić w jakimkolwiek innym języku programowania — dlatego większość ekspertów ML to zaleca. Możesz uczyć się Pythona, korzystając z wielu świetnych darmowych lub płatnych samouczków dostępnych w Internecie.

• Programowanie R

Chociaż Python jest najlepszym językiem do pisania kodu związanego z ML, żaden język nie jest lepiej przystosowany do obsługi niesamowicie dużej ilości danych, które są używane w projektach ML, które są używane w języku R. Dlatego nauka języka R sprawi, że Twoja podróż do nauki ML będzie dużo łatwiej. Znajdziesz wiele dobrych darmowych samouczków online dotyczących programowania w języku R.

• Modelowanie danych

Modelowanie danych jest niezbędne dla ML. Jest używany głównie do znajdowania wzorców w danych, które są używane w ML do przewidywania, a w niektórych przypadkach do podejmowania decyzji na podstawie tych przewidywań. Zanim zaczniesz pracować nad modelowaniem danych, musisz nauczyć się języka SQL, ale bezpłatne kursy są dostępne również online.

• Algorytmy uczenia maszynowego

Teraz dochodzimy do sedna uczenia maszynowego. Nic w świecie programowania nie da się osiągnąć bez użycia algorytmów, a uczenie maszynowe nie jest niczym innym. Musisz dowiedzieć się wszystkiego o tym, jak działają te specjalne algorytmy uczenia maszynowego, aby osiągnąć pożądane wyniki i jak możesz je zastosować we własnych projektach ML.

Te algorytmy będą chlebem powszednim Twojej kariery w uczeniu maszynowym — im lepiej je znasz, tym łatwiejsze stanie się Twoje życie, bez względu na to, jak długo będziesz chciał pracować nad ML.

• Projektowanie systemu i praca z API

Pod koniec dnia prawdopodobnie będziesz chciał udostępnić ML użytkownikom końcowym, którzy nie mają najmniejszego pojęcia o żadnej z rzeczy, które sprawiają, że ten projekt działa. W tym celu będziesz musiał nauczyć się zaprojektować system, który pozwoli innym osobom na korzystanie z twojego projektu ML, a wisienką na torcie będzie, jeśli nauczysz się budować API, aby móc zintegrować swój projekt z pracą innych ludzi i zbuduj coś naprawdę wyjątkowego.

Wnioski

Opanowując wszystkie te umiejętności, staniesz się profesjonalistą w uczeniu maszynowym i będziesz na dobrej drodze do zdobycia dobrze płatnej pracy w firmie z listy Fortune 500, która poszukuje ekspertów w dziedzinie uczenia maszynowego.