L'aprenentatge automàtic (ML) té un impacte significatiu en diverses indústries. La seva capacitat per analitzar dades i predir resultats crea noves oportunitats en camps com la sanitat i les finances. Tanmateix, és important establir una base sòlida abans d'aprofundir en l'aprenentatge automàtic. Aquest article descriurà els requisits previs necessaris i mostrarà com un camp d'inici de ciència de dades i IA us pot ajudar en el vostre viatge cap a l'aprenentatge automàtic.
1. Matemàtiques: el nucli de l'aprenentatge automàtic
Els algorismes d'aprenentatge automàtic estan molt arrelats a les matemàtiques. Per entendre i aplicar eficaçment aquests models, és bo comprendre els conceptes matemàtics fonamentals:
-
Àlgebra lineal: en particular, l'aprenentatge profund es basa en l'àlgebra lineal dins dels models d'aprenentatge automàtic. Comprendre vectors, matrius i operacions amb matrius pot ajudar a entendre com els algorismes processen les dades.
-
Càlcul: entendre com s'optimitzen els algorismes requereix una comprensió sòlida del càlcul, especialment del càlcul diferencial. Per exemple, el descens del gradient utilitza derivades per minimitzar l'error de predicció d'un model.
-
Probabilitat i estadístiques: l'aprenentatge automàtic es basa en el pensament probabilístic per generar prediccions. Per avaluar la incertesa dels models, és essencial entendre conceptes com la probabilitat condicional, el teorema de Bayes i diverses distribucions.
Tot i que aquests conceptes poden semblar complexos, s'introdueixen pràcticament en programes de ciència de dades com Data Science i AI Bootcamp a Code Labs Academy, on els estudiants poden veure les aplicacions immediates de les matemàtiques en projectes del món real.
2. Habilitats de programació: la columna vertebral de l'aprenentatge automàtic
La implementació de models d'aprenentatge automàtic requereix algunes habilitats de programació. Python per a la ciència de dades és l'idioma més utilitzat en aquest camp per la seva naturalesa fàcil d'utilitzar i el seu ampli suport de biblioteques. Una comprensió fonamental de Python és necessària per aprendre a gestionar eficaçment grans conjunts de dades. Amb paquets com NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow i PyTorch, Python destaca com l'idioma preferit per a l'aprenentatge automàtic.
3. Manipulació de dades: preparant les vostres dades per a l'aprenentatge automàtic
L'aprenentatge automàtic requereix dades i, per garantir-ne l'eficàcia, sovint requereix neteja i transformació.
-
Conflicte de dades: les dades rarament es troben en perfecte estat. Abans de poder utilitzar-lo als vostres models, heu d'abordar els valors que falten, els valors atípics i les inconsistències. Els pandes són una eina important per a aquest procés.
-
Visualització de dades: per identificar tendències, patrons i valors atípics de les vostres dades, és important visualitzar-los mitjançant gràfics i gràfics. Biblioteques com Matplotlib i Seaborn faciliten l'exploració de les vostres dades i la selecció de funcions.
4. Conceptes bàsics d'aprenentatge automàtic
Abans d'aprofundir en models més complexos, és útil entendre alguns conceptes bàsics de l'aprenentatge automàtic:
-
Aprenentatge supervisat i no supervisat: en l'aprenentatge supervisat, treballem amb dades etiquetades, mentre que l'aprenentatge no supervisat es basa en dades sense etiqueta. Cada enfocament té propòsits diferents en les tasques de classificació i agrupació.
-
Formació, validació i proves: per garantir que els models funcionin de manera eficaç en escenaris del món real, s'han de provar, validar i entrenar amb dades no vistes. La divisió de les vostres dades en conjunts de prova, validació i formació ajuda a garantir que el model es generalitzi bé i redueixi el risc de sobreajustament.
-
Excés d'adaptació i subadaptació: un model es considera sobreadaptat si funciona de manera excel·lent amb les dades d'entrenament però lluita amb dades noves, mentre que es considera insuficient si és massa senzill. La clau per construir models efectius rau a trobar l'equilibri adequat entre el biaix i la variància.
5. Introducció als algorismes clau d'aprenentatge automàtic
Després de dominar els conceptes bàsics, podeu explorar algorismes d'aprenentatge automàtic més complexos:
-
Regressió lineal: aquest mètode per predir variables contínues és senzill però essencial. Serveix com a base per a tècniques més avançades i probablement sigui un dels primers models que trobareu.
-
Regressió logística: quan es resolen problemes amb resultats categòrics, la regressió logística és essencial. S'utilitza sovint per a tasques de classificació binària.
-
Arbres de decisió: els arbres de decisió són fàcils d'entendre i d'implementar perquè divideixen les dades en funció dels valors de les característiques. Es poden aplicar tant a tasques de regressió com de classificació.
-
K-Nearest Neighbors (KNN): KNN és un algorisme senzill que fa prediccions basades en la proximitat dels punts de dades a l'espai de característiques.
6. Comenceu amb un Bootcamp
Un programa d'aprenentatge estructurat com el Data Science and AI bootcamp a Code Labs Academy pot proporcionar l'orientació i la claredat que necessiteu si voleu submergir-vos en aprenentatge automàtic, però no sé per on començar. Si no esteu segurs dels costos i del que implica exactament el bootcamp, consulteu aquest article explicant-ho tot amb detall.
Per què triar un Bootcamp en línia?
-
Curriculum integral: adquireix coneixements bàsics en un sol lloc que cobreix temes com l'àlgebra, la programació, la manipulació de dades i l'aprenentatge automàtic.
-
Aprenentatge pràctic: participa en projectes pràctics que reflecteixen reptes empresarials.
-
Mentoring: a més de les lliçons incloses durant un bootcamp, rebràs assessorament i suport personal dels teus instructors experimentats.
-
Orientació professional:Obteniu suport per crear la vostra cartera i preparar-vos per a una carrera en ciència de dades o intel·ligència artificial.
Per començar el vostre viatge en el camp de l'aprenentatge automàtic, és important tenir una comprensió sòlida de les matemàtiques, la programació, el processament de dades i els conceptes fonamentals de l'aprenentatge automàtic. En dominar aquestes àrees, et prepares per a l'èxit com a professional de l'aprenentatge automàtic. Amb l'aprenentatge estructurat i l'experiència pràctica dels bootcamps en línia, esteu en el millor camí cap a una carrera gratificant en ciència de dades o intel·ligència artificial.
Converteix les dades en avenços amb les habilitats Aprenentatge automàtic de Code Labs Academy.
