วิธีการเรียนรู้การเรียนรู้ของเครื่อง – ทีละขั้นตอน

วิธีการเรียนรู้แมชชีนเลิร์นนิง?

Deep Tech ได้ครองโลกแล้ว ในขณะที่เมื่อรู้วิธีพัฒนาแอพ Android จะรับประกันได้ว่าคุณจะได้งานที่ยอดเยี่ยมในบริษัทที่เป็นที่ต้องการตัวมาก แต่นั่นไม่ใช่กรณีอีกต่อไป ตอนนี้บริษัทใหญ่ๆ ทั้งหมดกำลังไล่ล่าผู้ที่มีความเชี่ยวชาญในเทคโนโลยีเชิงลึกเฉพาะ เทคโนโลยีเหล่านี้บางส่วน ได้แก่ คลาวด์คอมพิวติ้ง วิทยาศาสตร์ข้อมูล บล็อกเชน เทคโนโลยีความจริงเสริม ปัญญาประดิษฐ์ และการเรียนรู้ของเครื่อง

หากคุณเพิ่งเริ่มต้นใช้งานแมชชีนเลิร์นนิง คุณจะต้องระมัดระวังเล็กน้อยว่ารับข้อมูลมาจากที่ใด มีเว็บไซต์มากมายที่สัญญาว่าจะเปลี่ยนคุณเป็นผู้เชี่ยวชาญ ML แต่ถ้าคุณไม่มีทิศทาง คุณจะสับสนกับเรื่องทั้งหมดมากกว่าคนที่ไม่เคยได้ยินคำว่า “แมชชีนเลิร์นนิง” ”

แต่อย่าหงุดหงิด! บทความนี้จะเป็นเพื่อนคู่หูของคุณและบอกคุณอย่างชัดเจนถึงวิธีการเรียนรู้ ML อย่างมีประสิทธิภาพและเป็นประโยชน์สูงสุด

ก่อนจะพูดถึงเรื่องนี้ เรามาตอบคำถามพื้นฐานที่สุดก่อน

การเรียนรู้ของเครื่องหมายถึงอะไร

ทุกคนที่เคยเขียนโปรแกรมทราบดีว่าโปรแกรมจะทำเฉพาะสิ่งที่โปรแกรมไว้ให้ทำ ในลักษณะที่โปรแกรมไว้ให้ทำเท่านั้น และจะไม่ทำอย่างอื่นอีก คนฉลาดบางคนตัดสินใจถามคำถามว่า แล้วถ้าเราสามารถเขียนโปรแกรมที่สามารถเรียนรู้สิ่งต่าง ๆ จากประสบการณ์ที่ผ่านมาและปรับปรุงประสิทธิภาพได้ด้วยตัวเองในขณะที่ยังสามารถตัดสินใจได้ นี่คือแนวคิดการเรียนรู้ของเครื่องรุ่นพื้นฐานและเรียบง่ายที่สุด

ข้อกำหนดเบื้องต้นบางประการ

ดังที่กล่าวไว้ข้างต้น Machine Learning เป็นเทคโนโลยีที่ล้ำลึก ดังนั้นจึงไม่ใช่สำหรับผู้ที่เพิ่งเข้าสู่โลกแห่งการจัดการข้อมูลและการเข้ารหัส นี่คือสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้อยู่แล้วก่อนที่คุณจะสามารถเริ่มต้นกับ ML ได้

คุณต้องมีความคุ้นเคยในระดับดีกับแนวคิดของ แคลคูลัสพื้นฐาน และ พีชคณิตเชิงเส้น ควบคู่ไปกับความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับ ทฤษฎีความน่าจะเป็น ก่อนที่คุณจะก้าวเข้าสู่โลกแห่งการเรียนรู้ด้วยเครื่อง

เมื่อคุณรู้สึกว่าคุณมีคุณสมบัติตรงตามข้อกำหนดเบื้องต้นเหล่านี้แล้ว มาดูวิธีการเรียนรู้ทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงกัน

วิธีการเรียนรู้การเรียนรู้ของเครื่อง?

ขั้นแรก พื้นฐาน

คุณไม่สามารถสร้างตึกระฟ้าที่มีฐานรากที่อ่อนแอและไม่ชัดเจนได้ คุณต้องรู้คำตอบที่ถูกต้องและละเอียดสำหรับคำถามเช่น Machine Learning คืออะไร? มันมีความสามารถอะไร? สิ่งที่สามารถทำได้โดยใช้มัน? ข้อจำกัดของมันคืออะไร? ทำไมจึงดีกว่าวิธีแก้ปัญหาแบบอื่น? ต่างจาก AI อย่างไร? การประยุกต์ใช้แมชชีนเลิร์นนิง?

หากคุณมีข้อสงสัยเกี่ยวกับคำตอบของคำถามข้างต้น คุณต้องทำให้ชัดเจน ซึ่งสามารถทำได้ด้วยการทำวิจัยอย่างละเอียดทางออนไลน์หรือเพียงแค่ลงทะเบียนในหลักสูตร ML พื้นฐานออนไลน์

หน่วยการสร้างของ ML

เมื่อคุณตอบคำถามพื้นฐานเสร็จแล้ว คุณจะรู้ว่าแมชชีนเลิร์นนิงในสาขาวิชานั้นกว้างและกว้างเพียงใด ซึ่งจะทำให้การเรียนรู้ดูเหมือนล้นหลาม โชคดีที่ผู้คนได้แบ่งพื้นฐานของแมชชีนเลิร์นนิงออกเป็นส่วนๆ เพื่อให้เข้าใจและเรียนรู้ได้ง่าย

หน่วยการสร้างเหล่านี้คือ:-

• การเรียนรู้ภายใต้การดูแล
• การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล
• การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า
• การเรียนรู้ทั้งมวล
• การประเมินแบบจำลอง
• สุ่มตัวอย่างและแยก

ใช้เวลาของคุณและเรียนรู้ว่ามันคืออะไรและทำไมจึงถูกใช้ใน ML

ในที่สุดก็ถึงเวลาที่คุณจะได้สัมผัสกับส่วนที่สนุกที่สุดของการเรียนรู้ด้วยแมชชีนเลิร์นนิง

ทักษะที่จำเป็นสำหรับ Master ML

คุณไม่สามารถเชี่ยวชาญ ML ได้โดยปราศจากการเรียนรู้ทักษะที่ใช้ในนั้นเสียก่อน และนั่นคือสิ่งที่คุณต้องเรียนรู้ต่อไปในการเดินทางสู่การเป็นผู้เชี่ยวชาญ ML ทักษะเหล่านี้คือ:-

• การเขียนโปรแกรม Python

การเรียนรู้ python และการสร้างโปรเจ็กต์ ML ของคุณจะทำให้ชีวิตของคุณง่ายขึ้นกว่าที่คุณพยายามทำในภาษาการเขียนโปรแกรมอื่นๆ ซึ่งเป็นเหตุผลที่ผู้เชี่ยวชาญ ML ส่วนใหญ่แนะนำ คุณสามารถเรียนรู้ python โดยใช้บทช่วยสอนมากมายทั้งแบบฟรีและเสียเงินที่มีอยู่บนอินเทอร์เน็ต

• การเขียนโปรแกรม R

แม้ว่า Python จะเป็นภาษาที่ดีที่สุดสำหรับการเขียนโค้ดที่เกี่ยวข้องกับ ML แต่ไม่มีภาษาใดที่เหมาะกับการจัดการข้อมูลปริมาณมหาศาลที่ใช้ในโปรเจ็กต์ ML ที่ R ดังนั้น การเรียนรู้ R จะทำให้เส้นทางการเรียนรู้ ML ของคุณมีมากขึ้น ง่ายขึ้น. คุณจะพบกับบทเรียนออนไลน์ดีๆ มากมายสำหรับการเขียนโปรแกรม R

• การสร้างแบบจำลองข้อมูล

การสร้างแบบจำลองข้อมูลมีความสำคัญต่อ ML ส่วนใหญ่จะใช้ในการค้นหารูปแบบในข้อมูลที่ใช้ใน ML เพื่อคาดการณ์ และในบางกรณี การตัดสินใจตามการคาดการณ์เหล่านั้น คุณจะต้องเรียนรู้ SQL ก่อนจึงจะสามารถเริ่มทำงานกับการสร้างแบบจำลองข้อมูลได้ แต่มีหลักสูตรฟรีสำหรับทางออนไลน์ด้วยเช่นกัน

• อัลกอริธึม การเรียนรู้ ของ เครื่อง

ตอนนี้เรามาถึงหัวใจของแมชชีนเลิร์นนิงแล้ว ไม่มีสิ่งใดในโลกของการเขียนโปรแกรมที่สามารถทำได้โดยไม่ต้องใช้อัลกอริธึมและการเรียนรู้ของเครื่องก็ไม่ต่างกัน คุณจะต้องเรียนรู้ทั้งหมดเกี่ยวกับวิธีการทำงานของอัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงพิเศษเหล่านี้เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ตามที่ต้องการและวิธีที่คุณสามารถนำไปใช้ในโครงการ ML ของคุณเอง

อัลกอริธึมเหล่านี้จะเป็นส่วนสำคัญในอาชีพการงานของคุณในการเรียนรู้ด้วยเครื่อง ยิ่งคุณรู้จักมันมากเท่าไหร่ ชีวิตของคุณก็จะยิ่งง่ายขึ้นสำหรับ ML ไปอีกนานเท่าไร

• การออกแบบระบบและการทำงานกับ APIs

ในตอนท้ายของวัน คุณอาจต้องการให้ ML ของคุณสามารถเข้าถึงได้โดยผู้ใช้ที่ไม่มีเงื่อนงำใด ๆ เกี่ยวกับสิ่งที่ทำให้โครงการนั้นทำงานได้ สำหรับสิ่งนี้ คุณจะต้องเรียนรู้วิธีออกแบบระบบที่อนุญาตให้ผู้อื่นใช้โปรเจ็กต์ ML ของคุณได้ และมันจะเป็นเรื่องดีหากคุณเรียนรู้วิธีสร้าง API เพื่อให้คุณสามารถรวมโปรเจ็กต์ของคุณกับงานของผู้อื่นได้ และสร้างสิ่งที่พิเศษอย่างแท้จริง

บทสรุป

การฝึกฝนทักษะเหล่านี้ให้เชี่ยวชาญ จะทำให้คุณกลายเป็นมือโปรที่ Machine Learning และกำลังจะไปสู่ตำแหน่งงานที่มีรายได้สูงในบริษัทที่ติดอันดับ Fortune 500 ซึ่งกำลังตามหาผู้เชี่ยวชาญของ Machine Learning