Maşın öyrənməsi (ML) müxtəlif sənaye sahələrinə əhəmiyyətli təsir göstərir. Məlumatları təhlil etmək və nəticələri proqnozlaşdırmaq qabiliyyəti səhiyyə və maliyyə kimi sahələrdə yeni imkanlar yaradır. Bununla birlikdə, maşın öyrənməsinə başlamazdan əvvəl möhkəm bir təməl qurmaq vacibdir. Bu məqalə lazımi ilkin şərtləri təsvir edəcək və Data Science və AI bootcamp maşın öyrənmə səyahətinizdə sizə necə dəstək ola biləcəyini göstərəcək.
1. Riyaziyyat: Maşın Öyrənməsinin Özü
Maşın öyrənmə alqoritmləri riyaziyyatda dərin köklərə malikdir. Bu modelləri effektiv şəkildə başa düşmək və tətbiq etmək üçün fundamental riyazi anlayışları qavramaq yaxşıdır:
-
Xətti Cəbr: Xüsusilə, dərin öyrənmə maşın öyrənmə modelləri daxilində xətti cəbrə əsaslanır. Vektorları, matrisləri və matris əməliyyatlarını başa düşmək alqoritmlərin məlumatları necə emal etdiyini başa düşməyə kömək edə bilər.
-
Hesablama: Alqoritmlərin özlərini necə optimallaşdırdığını başa düşmək hesablamanın, xüsusən də diferensial hesabın möhkəm anlaşılmasını tələb edir. Məsələn, gradient enişi modelin proqnozlaşdırma xətasını minimuma endirmək üçün törəmələrdən istifadə edir.
-
Ehtimal və Statistika: Maşın öyrənməsi proqnozlar yaratmaq üçün ehtimal düşüncəsinə əsaslanır. Modellərdə qeyri-müəyyənliyi qiymətləndirmək üçün şərti ehtimal, Bayes teoremi və müxtəlif paylamalar kimi anlayışları başa düşmək vacibdir.
Bu anlayışlar mürəkkəb görünsə də, onlar praktiki olaraq Code Labs Academy Data Science və AI Bootcamp kimi məlumat elmi proqramlarında təqdim olunur, burada öyrənənlər real dünya layihələrində riyaziyyatın dərhal tətbiqlərini görə bilirlər.
2. Proqramlaşdırma bacarıqları: Maşın öyrənmənin əsası
Maşın öyrənmə modellərinin tətbiqi bəzi proqramlaşdırma bacarıqları tələb edir. Məlumat elmi üçün Python, istifadəçi dostu təbiəti və geniş kitabxana dəstəyi sayəsində bu sahədə ən çox istifadə olunan dildir. Böyük verilənlər toplusunu effektiv idarə etməyi öyrənərkən Python-un fundamental anlayışı lazımdır. NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow və PyTorch kimi paketlərlə Python maşın öyrənməsi üçün üstünlük verilən dil kimi seçilir.
3. Məlumatların Manipulyasiyası: Məlumatlarınızı Maşın Öyrənməsi üçün Hazırlamaq
Maşın öyrənməsi məlumat tələb edir və onun effektivliyini təmin etmək üçün çox vaxt təmizləmə və transformasiya tələb olunur.
-
Data Wrangling: Data nadir hallarda mükəmməl vəziyyətdə olur. Onu modellərinizdə istifadə etməzdən əvvəl çatışmayan dəyərləri, kənar göstəriciləri və uyğunsuzluqları həll etməlisiniz. Pandalar bu proses üçün mühüm vasitədir.
-
Məlumatların vizuallaşdırılması: Məlumatlarınızdakı tendensiyaları, nümunələri və kənar göstəriciləri müəyyən etmək üçün onları qrafiklər və diaqramlardan istifadə edərək vizuallaşdırmaq vacibdir. Matplotlib və Seaborn kimi kitabxanalar məlumatlarınızı araşdırmağı və funksiyaları seçməyi asanlaşdırır.
4. Əsas Maşın Öyrənmə Konsepsiyaları
Daha mürəkkəb modellərə keçməzdən əvvəl maşın öyrənməsinin bəzi əsas anlayışlarını başa düşmək faydalıdır:
-
Nəzarət olunan və Nəzarətsiz Öyrənmə: Nəzarət olunan öyrənmədə biz etiketlənmiş məlumatlarla işləyirik, nəzarətsiz öyrənmə isə etiketsiz məlumatlara əsaslanır. Hər bir yanaşma təsnifat və qruplaşma tapşırıqlarında fərqli məqsədlərə xidmət edir.
-
Təlim, Təsdiqləmə və Sınaq: Modellərin real dünya ssenarilərində effektiv işləməsini təmin etmək üçün onlar yoxlanılmalı, yoxlanılmalı və görünməyən məlumatlar üzərində öyrədilməlidir. Verilənlərinizin test, yoxlama və təlim dəstlərinə bölünməsi modelin yaxşı ümumiləşdirilməsini təmin edir və həddindən artıq uyğunlaşma riskini azaldır.
-
Həddindən artıq uyğunlaşma və uyğunsuzluq: Əgər model təlim məlumatlarında əla çıxış edirsə, lakin yeni məlumatlarla mübarizə aparırsa, həddindən artıq uyğun hesab edilir, çox sadədirsə, uyğun deyildir. Effektiv modellər qurmağın açarı qərəz və variasiya arasında düzgün tarazlığın tapılmasıdır.
5. Əsas Maşın Öyrənmə Alqoritmlərinə Giriş
Əsasları mənimsədikdən sonra daha mürəkkəb maşın öyrənmə alqoritmlərini araşdıra bilərsiniz:
-
Xətti Reqressiya: Davamlı dəyişənləri proqnozlaşdırmaq üçün bu üsul sadə, lakin vacibdir. Bu, daha qabaqcıl texnikalar üçün təməl kimi xidmət edir və çox güman ki, qarşılaşacağınız ilk modellərdən biridir.
-
Logistik Reqressiya: Kateqorik nəticələrlə problemləri həll edərkən, logistik reqressiya vacibdir. Tez-tez ikili təsnifat tapşırıqları üçün istifadə olunur.
-
Qərar Ağacları: Qərar ağaclarını anlamaq və həyata keçirmək asandır, çünki onlar məlumatı xüsusiyyət dəyərlərinə əsasən bölürlər. Onlar həm reqressiya, həm də təsnifat tapşırıqlarına tətbiq oluna bilər.
-
K-Yaxın Qonşular (KNN): KNN xüsusiyyət məkanında məlumat nöqtələrinin yaxınlığına əsaslanaraq proqnozlar verən sadə alqoritmdir.
6. Bootcamp ilə başlayın
Code Labs Academy ünvanında yerləşən Data Science and AI bootcamp kimi strukturlaşdırılmış təlim proqramı sizə dalmaq istəyirsinizsə, sizə lazım olan bələdçiliyi və aydınlığı təmin edə bilər. maşın öyrənməsi, lakin haradan başlayacağını bilmirəm. Xərclər və təlim düşərgəsinin tam olaraq nədən ibarət olduğuna əmin deyilsinizsə, [bu məqaləni] yoxlayın (https://codelabsacademy.com/blog/how-much-does-code-labs-academys-data-science-and-ai -part-time-bootcamp-cost) hər şeyi ətraflı izah edir.
Niyə Onlayn Bootcamp seçməlisiniz?
-
Hərtərəfli Kurikulum: Cəbr, proqramlaşdırma, məlumatların manipulyasiyası və maşın öyrənməsi kimi mövzuları əhatə edən əsas bilikləri bir yerdə əldə edin.
-
Praktiki Öyrənmə: Biznes problemlərini əks etdirən praktik layihələrdə iştirak edin.
-
Müəllimlik: Təlim düşərgəsinə daxil olan dərslərdən başqa, siz təcrübəli təlimatçılarınızdan şəxsi məsləhət və dəstək alacaqsınız.
-
Karyera Rəhbərliyi:Portfelinizi yaratmaq və data elm və ya süni intellekt sahəsində karyeraya hazırlaşmaq üçün dəstək alın.
Maşın öyrənməsi sahəsində səyahətinizə başlamaq üçün riyaziyyat, proqramlaşdırma, məlumatların emalı və maşın öyrənməsinin əsas konsepsiyaları haqqında möhkəm anlayışa sahib olmaq vacibdir. Bu sahələri mənimsəməklə, siz maşın öyrənməsində praktikant kimi özünüzü uğura hazırlayırsınız. Strukturlaşdırılmış öyrənmə və onlayn təlim düşərgələrindən praktik təcrübə ilə siz məlumat elmində və ya süni intellektdə faydalı karyeraya aparan ən yaxşı yoldasınız.
Code Labs Academy-dan Maşın Öyrənməsi bacarıqları ilə məlumatları irəliləyişlərə çevirin.
