L'aprenentatge automàtic, ML, és un component fonamental de la informàtica moderna, que transforma les empreses i remodela la manera com les persones interactuen amb la tecnologia. Entendre els fonaments de l'aprenentatge automàtic pot ajudar els estudiants ambiciosos a dominar l'anàlisi de dades i a establir una base sòlida per als seus futurs estudis i carreres. Aquesta guia us portarà a través dels fonaments, les aplicacions pràctiques i les habilitats necessàries per sobresortir en aquest apassionant camp.
Què és l'aprenentatge automàtic?
En el seu nucli, l'aprenentatge automàtic és un subcamp de la intel·ligència artificial que permet als ordinadors aprendre a partir de dades i fer judicis o prediccions sense estar programats explícitament. En lloc de programar regles precises per a cada situació, els algorismes de ML examinen patrons i relacions en conjunts de dades per obtenir informació i extreure conclusions informades.
Els models d'aprenentatge automàtic es divideixen en gran mesura en tres tipus:
-
Aprenentatge supervisatEn l'aprenentatge supervisat, el model s'entrena amb conjunts de dades etiquetats que contenen tant variables d'entrada, anomenades característiques, com variables de sortida, anomenades etiquetes. L'objectiu és desenvolupar una funció que mapeï les entrades a les sortides perquè el model pugui fer prediccions precises per a dades noves. Per exemple, podeu predir els preus dels apartaments en funció de factors com ara la mida, la ubicació i el nombre d'habitacions o classificar els correus electrònics com a correu brossa o no.
-
Aprenentatge no supervisat L'aprenentatge no supervisat funciona amb dades sense etiquetar. Sense una guia prèvia, l'algoritme identifica patrons, estructures o agrupacions a les dades. Això s'utilitza sovint per agrupar i reduir la dimensionalitat. Alguns exemples inclouen l'agrupació de clients amb hàbits de compra similars o la simplificació de dades tot conservant les propietats clau.
-
Aprenentatge per reforç En l'aprenentatge per reforç, un agent aprèn a prendre decisions recompensant els comportaments desitjats i penalitzant els no desitjats. Aquest mètode s'utilitza en escenaris que requereixen una presa de decisions seqüencial, com ara entrenar robots per realitzar tasques o desenvolupar sistemes d'IA que juguen a videojocs.
Conceptes clau i terminologia
Per aprofundir en l'aprenentatge automàtic, és essencial entendre alguns termes clau:
-
Conjunt de dades: dades que s'utilitzen per entrenar i avaluar models, que sovint consisteixen en característiques, variables d'entrada i etiquetes, variables de sortida.
-
Característiques: característiques mesurables de les dades, com ara la mida, el nombre d'habitacions i el barri per predir el valor de l'habitatge.
-
Model: representació matemàtica de patrons en dades, que permet prediccions o decisions basades en noves entrades.
-
Formació i proves: la formació implica ensenyar un model utilitzant un conjunt de dades, mentre que les proves avaluen el seu rendiment amb dades no vistes.
-
Excés d'ajustament vs. Underfitting: El sobreajust es produeix quan un model memoritza el soroll de dades, la qual cosa comporta una generalització deficient. L'ajustament insuficient es produeix quan el model no captura els patrons, la qual cosa resulta en una precisió baixa.
-
Algoritmes: són mètodes per a l'entrenament de models, que inclouen regressió lineal, arbres de decisió i màquines vectorials de suport.
Per què és important l'aprenentatge automàtic?
L'aprenentatge automàtic és més que una paraula de moda: és una tecnologia transformadora amb impactes en el món real:
-
Automatització: racionalització de les tasques repetitives, alliberant recursos per a esforços estratègics.
-
Decisions basades en dades: anàlisi de grans conjunts de dades per identificar tendències i informar estratègies.
-
Personalització: millora les experiències dels usuaris mitjançant recomanacions personalitzades, com ara els chatbots que ofereixen assistència instantània.
Aplicacions del món real
Entendre les aplicacions d'aprenentatge automàtic (https://codelabsacademy.com/en/blog/is-machine-learning-still-in-demand) pot aprofundir en el vostre compromís amb el camp:
-
Atenció sanitària: predicció de malalties, plans de tractament personalitzats i anàlisi d'imatges mèdiques.
-
Finances: detecció de fraus, negociació algorítmica i avaluació del risc de crèdit.
-
Entreteniment: recomanacions personalitzades a plataformes com Spotify i Netflix.
-
Transport: Optimització de rutes, desenvolupament de vehicles autònoms i previsió de necessitats de manteniment.
-
Educació: itineraris d'aprenentatge personalitzats i sistemes de qualificació automatitzats.
Habilitats que necessites per sobresortir en aprenentatge automàtic
Per sobresortir en aquest camp, necessiteu habilitats clau, moltes de les quals s'imparteixen al Data Science and AI Bootcamp que s'ofereix a [N_O_T_R_A_N_S_L_A_T_E_0 ]:
-
Programació: Competència en Python per a l'anàlisi de dades, juntament amb biblioteques com TensorFlow i scikit-learn.
-
Matemàtiques: una base sòlida en àlgebra lineal, càlcul i estadística.
-
Maneig de dades: Habilitats en preprocessament, neteja i visualització.
-
Marcs d'aprenentatge automàtic: familiaritat amb TensorFlow, PyTorch i Keras per al desenvolupament de models.
-
Pensament crític: habilitats analítiques per desenvolupar, provar i perfeccionar models.
Com començar
A continuació es mostren els passos útils per començar el vostre viatge d'aprenentatge automàtic:
-
Aprèn els conceptes bàsics: inscriu-te a cursos per a principiants o obteniu una certificació de ciència de dades i IA mitjançant plataformes com ara Coursera. Si necessiteu un enfocament més guiat, considereu els bootcamps en línia.
-
Practiqueu la programació: obteniu experiència pràctica amb Python i eines com Pandas.
-
Treballar en projectes: desenvolupa projectes com ara chatbots, classificadors de correu brossa o sistemes de recomanació.
-
Uniu-vos a comunitats: connecteu-vos a través de fòrums en línia i trobades locals.
-
Mantenir-se al dia: mantenir-se al dia dels avenços en aquest camp en ràpida evolució.
Pensaments finals
L'aprenentatge automàtic és una àrea de la informàtica dinàmica i gratificant amb un potencial il·limitat. Dominant l'anàlisi de dades i creant habilitats essencials, podeu crear sistemes intel·ligents, analitzar conjunts de dades complexos i avançar en les tecnologies d'IA.
MasterMachine Learning i revoluciona el teu enfocament de les dades a Code Labs Academy.
