Cum să înveți învățarea automată – pas cu pas

Cum să înveți Machine Learning?

Deep Tech a cucerit lumea. Deși știind odată cum să dezvolți o aplicație Android ți-ar fi garantat un loc de muncă elegant la o companie mult căutată, acesta nu mai este cazul. Acum, toate companiile mari caută oameni care au experiență în tehnologii profunde specifice. Unele dintre aceste tehnologii sunt cloud computing, știința datelor, blockchain, realitate augmentată, inteligență artificială și învățare automată.

Dacă abia începi cu învățarea automată, atunci trebuie să fii puțin atent de unde obțineți informațiile. Există o mulțime de site-uri web care promit să te transforme într-un expert în ML, dar dacă nu ai o direcție, vei ajunge să devii mai confuz cu privire la întreaga chestiune decât cineva care nici măcar nu a auzit cuvintele „Învățare automată”. .”

Dar nu te îngrijora! Acest articol va fi însoțitorul tău și îți va spune exact cum să înveți ML în cel mai eficient și mai benefic mod posibil.

Înainte de a intra în asta, totuși, să răspundem mai întâi la întrebarea cea mai de bază.

Ce înseamnă Machine Learning?

Oricine a scris vreodată un program știe că va face doar ceea ce a fost programat să facă, în modul în care a fost programat să facă și nimic altceva. Ei bine, unii oameni inteligenți au decis să pună întrebarea, ce se întâmplă dacă putem scrie un program care poate învăța lucruri pe baza propriilor experiențe trecute și își îmbunătățește performanța de la sine, devenind și capabili să ia decizii? Aceasta este cea mai simplă și mai simplă versiune a ideii de învățare automată.

Unele premise

După cum am menționat mai sus, Machine Learning este o tehnologie profundă și, prin urmare, nu este pentru cineva care tocmai intră în lumea manipulării și codificării datelor. Iată câteva lucruri pe care trebuie să le știți deja înainte de a începe să utilizați ML.

Trebuie să aveți un nivel bun de familiaritate cu conceptele de calcul de bază și algebră liniară , împreună cu o înțelegere profundă a teoriei probabilității înainte de a face primii pași în lumea învățării automate.

Odată ce simțiți că ați îndeplinit aceste cerințe preliminare, să trecem direct la modul de a învăța tot ce trebuie să știți despre învățarea automată.

Cum să înveți învățarea automată?

În primul rând, elementele de bază

Nu poți construi un zgârie-nori cu fundații slabe, prost definite. Trebuie să cunoașteți deja răspunsuri corecte și detaliate la întrebări precum Ce este învățarea automată? De ce este capabil? Ce se poate realiza folosindu-l? Care sunt limitările sale? De ce este mai bine decât alte moduri de rezolvare a problemelor? Cum este diferit de AI? Aplicații ale învățării automate?

Dacă aveți îndoieli cu privire la răspunsurile la întrebările de mai sus, trebuie să le curățați pe toate. Acest lucru se poate face prin efectuarea unei cercetări amănunțite online sau pur și simplu prin înscrierea la un curs de ML de bază online.

Elementele de bază ale ML

Odată ce ați terminat cu întrebările de bază, vă veți da seama cât de larg și larg poate fi un domeniu de studiu învățarea automată, ceea ce poate face ca învățarea să pară copleșitoare. Din fericire, oamenii au împărțit elementele de bază ale învățării automate în blocuri pentru a fi ușor de înțeles și de învățat.

Aceste blocuri de construcție sunt: ​​-

• Învățare supravegheată
• Învățare nesupravegheată
• Preprocesarea datelor
• Învățare prin ansamblu
• Evaluarea modelului
• Eșantionare și împărțire

Acordați-vă timp și aflați despre ce sunt acestea și de ce sunt folosite în ML.

Acum este în sfârșit timpul să ajungem la partea cea mai distractivă a învățării automate.

Abilități necesare pentru a stăpâni ML

Nu poți stăpâni ML fără să stăpânești mai întâi abilitățile care sunt folosite în el și asta este ceea ce trebuie să înveți în continuare în călătoria ta spre a deveni un expert ML. Aceste abilități sunt: ​​-

• Programare Python

Învățarea python-ului și construirea proiectelor ML în el vă va face viața mult mai ușoară decât dacă ați încerca să faceți acest lucru în orice alt limbaj de programare - motiv pentru care majoritatea experților ML îl recomandă. Puteți învăța python folosind numeroasele tutoriale grozave gratuite sau plătite disponibile pe internet.

• Programare R

În timp ce Python este cel mai bun limbaj pentru scrierea codului implicat în ML, niciun limbaj nu este mai potrivit pentru a gestiona cantitatea nebun de mare de date care este folosită în proiectele ML pe care R. Prin urmare, învățarea R va face, de asemenea, călătoria dvs. de a învăța ML foarte mult. Mai ușor. Veți găsi o mulțime de tutoriale online gratuite pentru programarea R.

• Modelarea datelor

Modelarea datelor este esențială pentru ML. Este folosit mai ales pentru a găsi modele în date care sunt utilizate în ML pentru a face predicții și, în unele cazuri, pentru a lua decizii pe baza acestor predicții. Va trebui să înveți SQL înainte de a putea începe să lucrezi la modelarea datelor, dar cursuri gratuite sunt disponibile și pentru asta online.

• Algoritmi de învățare automată

Acum ajungem în centrul învățării automate. Nimic în lumea programării nu poate fi realizat fără utilizarea algoritmilor, iar învățarea automată nu este diferită. Va trebui să aflați totul despre modul în care acești algoritmi speciali de învățare automată funcționează pentru a obține rezultatele dorite și despre cum le puteți aplica în propriile proiecte ML.

Acești algoritmi vor fi baza carierei tale în Machine Learning - cu cât îi cunoști mai bine, cu atât viața ta va deveni mai ușoară pentru cât timp vrei să lucrezi la ML.

• Proiectarea sistemului și lucrul cu API-uri

La sfârșitul zilei, probabil că veți dori să vă faceți ML accesibil utilizatorilor finali care nu au nici cea mai mică idee despre niciunul dintre lucrurile care fac ca proiectul să funcționeze. Pentru aceasta, va trebui să înveți cum să proiectezi un sistem care să permită altor persoane să folosească proiectul tău ML și ar fi o cireașă dacă ai învăța cum să construiești API-uri, astfel încât să poți integra proiectul tău cu munca altora. oameni și construiți ceva cu adevărat special.

Concluzii

Prin stăpânirea tuturor acestor abilități, veți deveni un profesionist în învățarea automată și veți fi în drum spre obținerea unui loc de muncă bine plătit la o companie Fortune 500 care caută experți în învățarea automată.