Co bych se měl naučit před strojovým učením?

Aktualizováno na October 29, 2024 4 minuty čte

Strojové učení (ML) má významný dopad na různá odvětví. Jeho schopnost analyzovat data a předvídat výsledky vytváří nové příležitosti v oblastech, jako je zdravotnictví a finance. Než se však pustíte do strojového učení, je důležité vytvořit pevný základ. Tento článek nastíní nezbytné předpoklady a ukáže, jak vás může Data Science and AI bootcamp podpořit na vaší cestě ke strojovému učení.

1. Matematika: Jádro strojového učení

Algoritmy strojového učení jsou hluboce zakořeněny v matematice. Pro efektivní pochopení a aplikaci těchto modelů je dobré pochopit základní matematické pojmy:

• Lineární algebra: Zejména hluboké učení se opírá o lineární algebru v rámci modelů strojového učení. Pochopení vektorů, matic a operací s maticemi může pomoci pochopit, jak algoritmy zpracovávají data.

• Výpočet: Pochopení toho, jak se algoritmy samy optimalizují, vyžaduje důkladnou znalost kalkulu, zejména diferenciálního počtu. Například gradientní sestup používá derivace k minimalizaci chyby predikce modelu.

• Pravděpodobnost a statistika: Strojové učení se při vytváření předpovědí opírá o pravděpodobnostní myšlení. Pro posouzení nejistoty v modelech je nezbytné porozumět pojmům, jako je podmíněná pravděpodobnost, Bayesův teorém a různá rozdělení.

I když se tyto koncepty mohou zdát složité, jsou zavedeny prakticky v programech datové vědy, jako je Data Science a AI Bootcamp na Code Labs Academy, kde mohou studenti vidět bezprostřední aplikace matematiky v projektech v reálném světě.

2. Programovací dovednosti: Páteř strojového učení

Implementace modelů strojového učení vyžaduje určité programátorské dovednosti. Python pro datovou vědu je nejběžněji používaným jazykem v této oblasti díky své uživatelsky přívětivé povaze a rozsáhlé podpoře knihoven. Základní porozumění Pythonu je nezbytné, když se učíte efektivně spravovat velké datové sady. S balíčky jako NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow a PyTorch vyniká Python jako preferovaný jazyk pro strojové učení.

3. Manipulace s daty: Příprava dat pro strojové učení

Strojové učení vyžaduje data, a aby byla zajištěna jejich účinnost, často vyžaduje čištění a transformaci.

• Data Wrangling: Data jsou zřídkakdy v perfektním stavu. Než jej budete moci použít ve svých modelech, musíte vyřešit chybějící hodnoty, odlehlé hodnoty a nekonzistence. Pandy jsou důležitým nástrojem pro tento proces.

• Vizualizace dat: Chcete-li ve svých datech identifikovat trendy, vzory a odlehlé hodnoty, je důležité je vizualizovat pomocí grafů a grafů. Knihovny jako Matplotlib a Seaborn usnadňují prozkoumání vašich dat a výběr funkcí.

4. Základní koncepty strojového učení

Než se ponoříte do složitějších modelů, je užitečné porozumět některým základním konceptům strojového učení:

• Učení pod dohledem vs. učení bez dozoru: Při učení pod dohledem pracujeme s označenými daty, zatímco učení bez dozoru je založeno na neoznačených datech. Každý přístup slouží různým účelům v úlohách klasifikace a shlukování.

• Školení, ověřování a testování: Aby modely fungovaly efektivně ve scénářích reálného světa, musí být testovány, validovány a trénovány na neviditelných datech. Rozdělení vašich dat na testovací, ověřovací a trénovací sady pomáhá zajistit, že model dobře zobecňuje a snižuje riziko přemontování.

• Převybavení a nedostatečnost: Model je považován za přefitovaný, pokud má vynikající výkon na trénovacích datech, ale bojuje s novými údaji, zatímco je považován za nevyhovující, pokud je příliš jednoduchý. Klíč k vytvoření efektivních modelů spočívá v nalezení správné rovnováhy mezi zkreslením a rozptylem.

5. Úvod do klíčových algoritmů strojového učení

Po zvládnutí základů můžete prozkoumat složitější algoritmy strojového učení:

• Lineární regrese: Tato metoda pro predikci spojitých proměnných je jednoduchá, ale nezbytná. Slouží jako základ pro pokročilejší techniky a je pravděpodobně jedním z prvních modelů, se kterými se setkáte.

• Logistická regrese: Při řešení problémů s kategorickými výsledky je logistická regrese nezbytná. Často se používá pro úlohy binární klasifikace.

• Stromy rozhodování: Stromy rozhodování jsou snadno pochopitelné a implementovatelné, protože rozdělují data na základě hodnot funkcí. Lze je aplikovat na regresní i klasifikační úlohy.

• K-Nearest Neighbors (KNN): KNN je jednoduchý algoritmus, který vytváří předpovědi na základě blízkosti datových bodů v prostoru objektů.

6. Začněte s bootcampy

Strukturovaný výukový program, jako je Data Science and AI bootcamp na Code Labs Academy, vám může poskytnout pokyny a přehled, které potřebujete, pokud se chcete ponořit do strojové učení, ale nevím, kde začít. Pokud si nejste jisti náklady a tím, co přesně bootcamp obnáší, podívejte se na tento článek to vše podrobně vysvětlí.

Proč si vybrat online bootcamp?

• Komplexní učební plán: Získejte základní znalosti na jednom místě, které pokrývají témata jako algebra, programování, manipulace s daty a strojové učení.

– Hands-on Learning: Účastněte se praktických projektů, které odrážejí obchodní výzvy.

• Mentoring: Kromě lekcí zahrnutých během bootcampu získáte osobní rady a podporu od svých zkušených instruktorů.

• Kariérní poradenství:Získejte podporu při budování svého portfolia a přípravě na kariéru v oblasti datové vědy nebo umělé inteligence.

Chcete-li začít svou cestu v oblasti strojového učení, je důležité dobře rozumět matematice, programování, zpracování dat a základním konceptům strojového učení. Zvládnutím těchto oblastí se připravíte na úspěch jako praktik ve strojovém učení. Díky strukturovanému učení a praktickým zkušenostem z online bootcampů jste na nejlepší cestě k odměňující kariéře v oblasti datové vědy nebo umělé inteligence.

Proměňte data v průlomy pomocí dovedností Strojové učení od Code Labs Academy.