Машыннае навучанне (ML) аказвае істотны ўплыў на розныя галіны. Яго здольнасць аналізаваць дадзеныя і прагназаваць вынікі стварае новыя магчымасці ў такіх галінах, як ахова здароўя і фінансы. Аднак важна стварыць трывалую аснову, перш чым паглыбляцца ў машыннае навучанне. У гэтым артыкуле будуць апісаны неабходныя перадумовы і паказана, як Навучальны лагер па навуцы даных і штучнаму інтэлекту можа дапамагчы вам на вашым шляху да машыннага навучання.
1. Матэматыка: аснова машыннага навучання
Алгарытмы машыннага навучання глыбока ўкараніліся ў матэматыцы. Каб эфектыўна разумець і прымяняць гэтыя мадэлі, добра зразумець асноўныя матэматычныя паняцці:
-
Лінейная алгебра: у прыватнасці, глыбокае навучанне абапіраецца на лінейную алгебру ў мадэлях машыннага навучання. Разуменне вектараў, матрыц і матрычных аперацый можа дапамагчы зразумець, як алгарытмы апрацоўваюць даныя.
-
Вылічэнне: разуменне таго, як алгарытмы аптымізуюць сябе, патрабуе добрага разумення вылічэння, асабліва дыферэнцыяльнага вылічэння. Напрыклад, градыентны спуск выкарыстоўвае вытворныя для мінімізацыі памылкі прагназавання мадэлі.
-
Верагоднасць і статыстыка: машыннае навучанне абапіраецца на імавернаснае мысленне для стварэння прагнозаў. Каб ацаніць нявызначанасць у мадэлях, важна разумець такія паняцці, як умоўная імавернасць, тэарэма Байеса і розныя размеркаванні.
Нягледзячы на тое, што гэтыя паняцці могуць здацца складанымі, яны практычна ўводзяцца ў праграмы навукі аб даных, такія як Data Science and AI Bootcamp на Code Labs Academy, дзе навучэнцы могуць убачыць непасрэднае прымяненне матэматыкі ў рэальных праектах.
2. Навыкі праграмавання: аснова машыннага навучання
Рэалізацыя мадэляў машыннага навучання патрабуе некаторых навыкаў праграмавання. Python для навукі аб дадзеных з'яўляецца найбольш часта выкарыстоўванай мовай у гэтай галіне дзякуючы сваёй зручнасці і шырокай падтрымцы бібліятэк. Фундаментальнае разуменне Python неабходна для навучання эфектыўнаму кіраванню вялікімі наборамі даных. Дзякуючы такім пакетам, як NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow і PyTorch, Python вылучаецца як пераважная мова для машыннага навучання.
3. Маніпуляванне данымі: падрыхтоўка даных для машыннага навучання
Машыннае навучанне патрабуе даных, і для забеспячэння іх эфектыўнасці часта патрабуецца ачыстка і пераўтварэнне.
-
Спрэчка даных: даныя рэдка паступаюць у ідэальным стане. Перш чым вы зможаце выкарыстоўваць яго ў сваіх мадэлях, вам трэба ліквідаваць адсутныя значэнні, выкіды і неадпаведнасці. Pandas - важны інструмент для гэтага працэсу.
-
Візуалізацыя даных: каб вызначыць тэндэнцыі, заканамернасці і выкіды ў вашых даных, важна візуалізаваць іх з дапамогай графікаў і дыяграм. Такія бібліятэкі, як Matplotlib і Seaborn, палягчаюць вывучэнне вашых даных і выбар функцый.
4. Асноўныя канцэпцыі машыннага навучання
Перш чым паглыбляцца ў больш складаныя мадэлі, карысна зразумець некаторыя асноўныя канцэпцыі машыннага навучання:
-
Навучанне пад кантролем супраць некантраляванага навучання: пры навучанні пад кантролем мы працуем з пазначанымі данымі, у той час як некантраляванае навучанне заснавана на немаркіраваных даных. Кожны падыход служыць розным мэтам у задачах класіфікацыі і кластарызацыі.
-
Навучанне, праверка і тэсціраванне: каб гарантаваць эфектыўнае функцыянаванне мадэляў у рэальных сітуацыях, яны павінны прайсці праверку, праверку і навучанне на нябачных дадзеных. Падзел вашых даных на тэставыя, праверачныя і навучальныя наборы дапамагае пераканацца, што мадэль добра абагульняецца і зніжае рызыку перападбору.
-
Перадабсталяванне і недахоп: мадэль лічыцца перападрыхтаванай, калі яна выдатна працуе з дадзенымі трэніровак, але адчувае цяжкасці з новымі данымі, у той час як яна лічыцца недастаткова прыдатнай, калі яна занадта простая. Ключ да стварэння эфектыўных мадэляў заключаецца ў пошуку правільнага балансу паміж прадузятасцю і дысперсіяй.
5. Уводзіны ў ключавыя алгарытмы машыннага навучання
Пасля асваення асноў вы можаце вывучаць больш складаныя алгарытмы машыннага навучання:
-
Лінейная рэгрэсія: гэты метад прагназавання бесперапынных зменных просты, але неабходны. Яна служыць асновай для больш дасканалых метадаў і, верагодна, адна з першых мадэляў, з якімі вы сутыкнецеся.
-
Лагістычная рэгрэсія: пры вырашэнні задач з катэгарычнымі вынікамі лагістычная рэгрэсія вельмі важная. Ён часта выкарыстоўваецца для задач бінарнай класіфікацыі.
-
Дрэвы рашэнняў: Дрэвы рашэнняў лёгка зразумець і ўкараніць, таму што яны падзяляюць даныя на аснове значэнняў функцый. Яны могуць прымяняцца як да задач рэгрэсіі, так і да класіфікацыі.
-
K-бліжэйшыя суседзі (KNN): KNN - гэта просты алгарытм, які робіць прагнозы на аснове блізкасці кропак даных у прасторы функцый.
6. Пачніце з Bootcamp
Структураваная навучальная праграма, такая як Data Science and AI bootcamp на Code Labs Academy, можа даць рэкамендацыі і яснасць, якія вам патрэбныя, калі вы хочаце пагрузіцца ў машыннае навучанне, але не ведаю, з чаго пачаць. Калі вы не ўпэўненыя ў выдатках і тым, што менавіта ўключае ў сябе навучальны лагер, азнаёмцеся з гэтым артыкулам, тлумачачы ўсё гэта ў дэталях.
Навошта выбіраць онлайн-навучальны лагер?
-
Комплексная навучальная праграма: набывайце ў адным месцы асноўныя веды, якія ахопліваюць такія тэмы, як алгебра, праграмаванне, апрацоўка дадзеных і машыннае навучанне.
-
Практычнае навучанне: удзельнічайце ў практычных праектах, якія адлюстроўваюць праблемы бізнесу.
-
Настаўніцтва: акрамя ўрокаў, якія ўваходзяць у навучальны лагер, вы атрымаеце асабістыя парады і падтрымку ад вопытных інструктараў.
-
Прафарыентацыя: Атрымайце падтрымку ў стварэнні свайго партфоліо і падрыхтоўцы да кар'еры ў галіне навукі аб даных або штучнага інтэлекту.
Каб пачаць сваё падарожжа ў галіне машыннага навучання, важна мець цвёрдае разуменне матэматыкі, праграмавання, апрацоўкі даных і асноўных канцэпцый машыннага навучання. Асвоіўшы гэтыя вобласці, вы падрыхтуеце сябе да поспеху ў якасці практыкуючага машыннага навучання. Са структураваным навучаннем і практычным вопытам у навучальных лагерах онлайн вы знаходзіцеся на лепшым шляху да карыснай кар'еры ў галіне навукі аб дадзеных або штучнага інтэлекту.
Ператварыце даныя ў прарыў з дапамогай навыкаў Машыннага навучання ад Code Labs Academy.
