Makine Öğrenimi Nasıl Öğrenilir - Adım Adım

Makine Öğrenimi nasıl öğrenilir?

Deep Tech dünyayı ele geçirdi. Bir android uygulamasının nasıl geliştirileceğini bilmek, size çok rağbet gören bir şirkette süslü bir iş garantisi vermiş olsa da, artık durum böyle değil. Artık tüm büyük şirketler, belirli derin teknolojilerde uzmanlığı olan kişilerin peşinde. Bu teknolojilerden bazıları bulut bilişim, veri bilimi, blok zinciri, artırılmış gerçeklik, yapay zeka ve makine öğrenimidir.

Makine öğrenimine yeni başlıyorsanız, bilgilerinizi nereden aldığınıza biraz dikkat etmeniz gerekir. Sizi bir makine öğrenimi uzmanına dönüştürmeyi vaat eden pek çok web sitesi var, ancak yönünüz yoksa, "Makine Öğrenimi" sözlerini duymamış birinden daha fazla kafanız karışacaktır. ”

Ama üzülme! Bu makale size yardımcı olacak ve ML'yi mümkün olan en verimli ve faydalı şekilde nasıl öğreneceğinizi tam olarak anlatacak.

Ancak buna girmeden önce, en temel soruyu cevaplayalım.

Makine Öğrenimi ne anlama geliyor?

Şimdiye kadar bir program yazan herkes, onun sadece programlandığı şekilde, programlandığı şekilde yapacağını, başka bir şey yapmayacağını bilir. Pekala, bazı akıllı insanlar şu soruyu sormaya karar verdiler, ya kendi geçmiş deneyimlerine dayanarak bir şeyler öğrenebilen ve performansını kendi kendine geliştiren ve aynı zamanda karar verme yeteneğine sahip bir program yazabilirsek? Bu, makine öğrenimi fikrinin en temel ve aşırı basitleştirilmiş versiyonudur.

Bazı ön koşullar

Yukarıda bahsedildiği gibi, Makine Öğrenimi derin bir teknolojidir ve bu nedenle veri işleme ve kodlama dünyasına yeni giren biri için değildir. İşte ML'ye başlamadan önce bilmeniz gereken bazı şeyler.

Makine öğrenimi dünyasına ilk adımlarınızı atmadan önce, temel matematik ve lineer cebir kavramlarına iyi düzeyde aşina olmanız ve olasılık teorisini derinlemesine anlamanız gerekir.

Bu ön koşulları karşıladığınızı hissettiğinizde, makine öğrenimi hakkında bilmeniz gereken her şeyi nasıl öğreneceğinize geçelim.

Makine Öğrenimi Nasıl Öğrenilir?

Önce Temel Bilgiler

Zayıf, kötü tanımlanmış temellerle bir gökdelen inşa edemezsiniz. Makine Öğrenimi Nedir? gibi soruların doğru ve ayrıntılı cevaplarını zaten biliyor olmalısınız. Ne yapabilir? Kullanılarak ne elde edilebilir? Sınırlamaları nelerdir? Neden sorunları çözmenin diğer yollarından daha iyidir? AI'dan farkı nedir? Makine Öğrenimi Uygulamaları?

Yukarıdaki soruların cevapları hakkında herhangi bir şüpheniz varsa, hepsini temizlemeniz gerekir. Bu, çevrimiçi olarak kapsamlı bir araştırma yaparak veya yalnızca çevrimiçi bir temel makine öğrenimi kursuna kaydolarak yapılabilir.

ML'nin Yapı Taşları

Temel sorularla işiniz bittiğinde, makine öğreniminin ne kadar geniş ve geniş bir çalışma alanı olabileceğini fark edeceksiniz - bu da öğrenmeyi ezici hale getirebilir. Neyse ki insanlar, anlamasını ve öğrenmesini kolaylaştırmak için makine öğreniminin temellerini bloklara ayırdı.

Bu yapı taşları şunlardır: -

• Denetimli Öğrenme
• Denetimsiz Öğrenme
• Veri Ön İşleme
• Topluluk Öğrenimi
• Model Değerlendirmesi
• Örnekleme ve Bölme

Acele etmeyin ve ne olduklarını ve makine öğreniminde neden kullanıldığını öğrenin.

Şimdi nihayet makine öğrenimini öğrenmenin en eğlenceli kısmına geçme zamanı.

ML'de Ustalaşmak için gereken beceriler

Önce içinde kullanılan becerilerde uzmanlaşmadan ML'de ustalaşamazsınız ve bir ML uzmanı olma yolculuğunuzda daha sonra öğrenmeniz gereken şey budur. Bu beceriler şunlardır: -

• Python Programlama

Python'u öğrenmek ve içinde makine öğrenimi projeleri oluşturmak, hayatınızı başka herhangi bir programlama dilinde yapmaya çalıştığınızdan çok daha kolay hale getirecektir - bu nedenle çoğu makine öğrenimi uzmanı bunu önermektedir. İnternette bulunan birçok harika ücretsiz veya ücretli öğreticiyi kullanarak python öğrenebilirsiniz.

• R Programlama

Python, ML ile ilgili kodu yazmak için en iyi dil olsa da, ML projelerinde kullanılan delicesine büyük miktarda veriyi işlemek için R'den daha uygun bir dil yoktur. Bu nedenle, R öğrenmek aynı zamanda ML öğrenme yolculuğunuzu da hızlandıracaktır. Daha kolay. R Programlama için çok sayıda iyi ücretsiz çevrimiçi eğitim bulacaksınız.

• Veri Modelleme

Veri Modelleme, makine öğrenimi için çok önemlidir. Çoğunlukla ML'de tahmin yapmak için kullanılan verilerdeki kalıpları bulmak ve bazı durumlarda bu tahminlere dayalı kararlar vermek için kullanılır. Veri modelleme üzerinde çalışmaya başlamadan önce SQL öğrenmeniz gerekecek, ancak bunun için çevrimiçi olarak ücretsiz kurslar da mevcuttur.

• Makine Öğrenimi Algoritmaları

Şimdi Makine Öğreniminin kalbine ulaşıyoruz. Programlama dünyasında algoritmalar kullanılmadan hiçbir şey elde edilemez ve makine öğrenimi de farklı değildir. İstenilen sonuçları elde etmek için bu özel makine öğrenimi algoritmalarının nasıl çalıştığı ve bunları kendi ML projelerinizde nasıl uygulayabileceğiniz hakkında her şeyi öğrenmeniz gerekecek.

Bu algoritmalar, Makine Öğrenimi'ndeki kariyerinizin ekmek ve tereyağı olacak - onları ne kadar iyi tanırsanız, ML üzerinde ne kadar uzun süre çalışmak isterseniz o kadar hayatınız o kadar kolay hale gelecektir.

• Sistem Tasarımı ve API'lerle Çalışma

Günün sonunda, muhtemelen ML'nizi o projeyi çalıştıran şeylerden herhangi biri hakkında en ufak bir ipucu olmayan son kullanıcılar için erişilebilir kılmak isteyeceksiniz. Bunun için, başkalarının makine öğrenimi projenizi kullanmasına izin veren bir sistemin nasıl tasarlanacağını öğrenmeniz gerekecek ve projenizi diğerlerinin çalışmalarıyla entegre edebilmeniz için API'lerin nasıl oluşturulacağını öğrenirseniz, bu bir kiraz olacaktır. insanlar ve gerçekten özel bir şey inşa edin.

Sonuçlar

Tüm bu becerilerde ustalaşarak, Makine Öğrenimi konusunda uzman olacak ve Makine Öğrenimi uzmanlarını arayan Fortune 500 şirketlerinde yüksek ücretli bir iş bulma yolunda ilerleyeceksiniz.