Как научиться машинному обучению — шаг за шагом

Как научиться машинному обучению?

Глубокие технологии захватили мир. Когда-то знание того, как разрабатывать приложения для Android, гарантировало бы вам престижную работу в очень востребованной компании, теперь это не так. Сейчас все крупные компании охотятся за людьми, имеющими опыт в конкретных глубоких технологиях. Некоторые из этих технологий включают облачные вычисления, науку о данных, блокчейн, дополненную реальность, искусственный интеллект и машинное обучение.

Если вы только начинаете знакомиться с машинным обучением, вам нужно быть немного осторожным при получении информации. Есть много веб-сайтов, которые обещают превратить вас в эксперта по машинному обучению, но если у вас нет направления, вы в конечном итоге запутаетесь во всем этом больше, чем тот, кто даже не слышал слова «Машинное обучение». ».

Но не волнуйтесь! Эта статья станет вашим компаньоном и расскажет, как именно изучить машинное обучение наиболее эффективным и выгодным способом.

Однако прежде чем углубиться в это, давайте сначала ответим на самый основной вопрос.

Что означает машинное обучение?

Каждый, кто когда-либо писал программу, знает, что она будет делать только то, для чего она была запрограммирована, и так, как она была запрограммирована, и ничего больше. Что ж, некоторые умные люди решили задать вопрос, а что, если мы сможем написать программу, которая будет учиться чему-то на основе собственного прошлого опыта и сама улучшать свою производительность, а также приобретать способность принимать решения? Это самая основная и упрощенная версия идеи машинного обучения.

Некоторые предпосылки

Как упоминалось выше, машинное обучение — это глубокая технология, и поэтому она не для тех, кто только входит в мир обработки данных и кодирования. Вот некоторые вещи, которые вам уже нужно знать, прежде чем вы сможете начать работу с ML.

Вы должны иметь хороший уровень знакомства с понятиями базового исчисления и линейной алгебры , а также глубокое понимание теории вероятностей , прежде чем делать свои первые шаги в мире машинного обучения.

Как только вы почувствуете, что выполнили эти предварительные условия, давайте приступим к тому, как узнать все, что вам нужно знать о машинном обучении.

Как научиться машинному обучению?

Сначала основы

Вы не можете построить небоскреб со слабым, плохо определенным фундаментом. Вы уже должны знать правильные и подробные ответы на такие вопросы, как «Что такое машинное обучение?». На что оно способно? Чего можно добиться, используя его? Каковы его ограничения? Чем он лучше других способов решения проблем? Чем он отличается от ИИ? Приложения машинного обучения?

Если у вас есть какие-либо сомнения относительно ответов на приведенные выше вопросы, вам необходимо их все прояснить. Это можно сделать, проведя тщательное исследование в Интернете или просто записавшись на базовый онлайн-курс ML.

Строительные блоки машинного обучения

Как только вы ответите на основные вопросы, вы поймете, насколько обширной может быть область изучения машинного обучения, из-за чего обучение может показаться непосильным. К счастью, люди разбили основы машинного обучения на блоки, чтобы их было легко понять и изучить.

Эти строительные блоки:

• Контролируемое обучение
• Неконтролируемое обучение
• Предварительная обработка данных
• ансамблевое обучение
• Оценка модели
• Сэмплирование и разделение

Не торопитесь и узнайте, что это такое и почему они используются в машинном обучении.

Теперь, наконец, пришло время перейти к самой интересной части изучения машинного обучения.

Навыки, необходимые для овладения ML

Вы не сможете освоить машинное обучение, не овладев сначала навыками, которые в нем используются, и это то, чему вам нужно научиться на следующем пути к тому, чтобы стать экспертом по машинному обучению. Эти навыки: -

• Программирование на Питоне

Изучение Python и создание на нем проектов машинного обучения сделает вашу жизнь намного проще, чем если бы вы попытались сделать это на любом другом языке программирования, поэтому его рекомендуют большинство экспертов по машинному обучению. Вы можете изучить Python, используя множество отличных бесплатных или платных руководств, доступных в Интернете.

• R Программирование

Хотя Python — лучший язык для написания кода, связанного с ML, ни один язык не подходит лучше для обработки безумно большого объема данных, которые используются в проектах ML, чем R. Таким образом, изучение R также значительно упростит ваше путешествие по изучению ML. Полегче. Вы найдете много хороших бесплатных онлайн-руководств по программированию на R.

• Моделирование данных

Моделирование данных имеет важное значение для ML. Он в основном используется для поиска закономерностей в данных, которые используются в машинном обучении для прогнозирования и, в некоторых случаях, для принятия решений на основе этих прогнозов. Вам нужно будет изучить SQL, прежде чем вы сможете начать работать над моделированием данных, но для этого также доступны бесплатные онлайн-курсы.

• Алгоритмы машинного обучения

Теперь мы подошли к сути машинного обучения. Ничего в мире программирования невозможно достичь без использования алгоритмов, и машинное обучение не исключение. Вам нужно будет узнать все о том, как эти специальные алгоритмы машинного обучения работают для достижения желаемых результатов и как вы можете применять их в своих собственных проектах машинного обучения.

Эти алгоритмы станут основой вашей карьеры в машинном обучении — чем лучше вы их узнаете, тем легче станет ваша жизнь, как бы долго вы ни хотели работать с машинным обучением.

• Проектирование системы и работа с API

В конце концов, вы, вероятно, захотите сделать свое машинное обучение доступным для конечных пользователей, которые не имеют ни малейшего представления ни о каких вещах, благодаря которым этот проект работает. Для этого вам нужно будет научиться проектировать систему, которая позволит другим людям использовать ваш проект машинного обучения, и будет очень приятно, если вы научитесь создавать API-интерфейсы, чтобы вы могли интегрировать свой проект с работой других. людей и построить что-то действительно особенное.

Выводы

Овладев всеми этими навыками, вы станете профессионалом в области машинного обучения и на пути к получению высокооплачиваемой работы в компании из списка Fortune 500, которая ищет специалистов по машинному обучению.