Was sollte ich vor maschinellem Lernen lernen?

Maschinelles Lernen (ML) hat erhebliche Auswirkungen auf verschiedene Branchen. Seine Fähigkeit, Daten zu analysieren und Ergebnisse vorherzusagen, schafft neue Möglichkeiten in Bereichen wie Gesundheitswesen und Finanzen. Es ist jedoch wichtig, eine solide Grundlage zu schaffen, bevor Sie sich mit maschinellem Lernen befassen. In diesem Artikel werden die notwendigen Voraussetzungen erläutert und gezeigt, wie ein Data Science- und KI-Bootcamp Sie auf Ihrem Weg ins maschinelle Lernen unterstützen kann.

1. Mathematik: Der Kern des maschinellen Lernens

Algorithmen für maschinelles Lernen sind tief in der Mathematik verwurzelt. Um diese Modelle effektiv zu verstehen und anzuwenden, ist es gut, grundlegende mathematische Konzepte zu verstehen:

Lineare Algebra: Insbesondere Deep Learning basiert auf linearer Algebra innerhalb von Modellen für maschinelles Lernen. Das Verständnis von Vektoren, Matrizen und Matrixoperationen kann helfen zu verstehen, wie Algorithmen Daten verarbeiten.
Infinitesimalrechnung: Um zu verstehen, wie sich Algorithmen selbst optimieren, sind solide Kenntnisse der Infinitesimalrechnung, insbesondere der Differentialrechnung, erforderlich. Beim Gradientenabstieg werden beispielsweise Ableitungen verwendet, um den Vorhersagefehler eines Modells zu minimieren.
Wahrscheinlichkeit und Statistik: Maschinelles Lernen basiert auf probabilistischem Denken, um Vorhersagen zu generieren. Um die Unsicherheit in Modellen beurteilen zu können, ist es wichtig, Konzepte wie bedingte Wahrscheinlichkeit, Bayes-Theorem und verschiedene Verteilungen zu verstehen.

Obwohl diese Konzepte komplex erscheinen mögen, werden sie in datenwissenschaftlichen Programmen wie dem Data Science and AI Bootcamp unter Code Labs Academy praktisch eingeführt, wo Lernende die unmittelbaren Anwendungen der Mathematik in realen Projekten sehen können.

2. Programmierkenntnisse: Das Rückgrat des maschinellen Lernens

Die Implementierung von Machine-Learning-Modellen erfordert einige Programmierkenntnisse. Python für Data Science ist aufgrund seiner Benutzerfreundlichkeit und umfangreichen Bibliotheksunterstützung die am häufigsten verwendete Sprache in diesem Bereich. Um zu lernen, große Datenmengen effektiv zu verwalten, ist ein grundlegendes Verständnis von Python erforderlich. Mit Paketen wie NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow und PyTorch ist Python die bevorzugte Sprache für maschinelles Lernen.

3. Datenmanipulation: Vorbereiten Ihrer Daten für maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen erfordert Daten, und um seine Wirksamkeit sicherzustellen, sind häufig Bereinigung und Transformation erforderlich.

Datenwrangling: Daten sind selten in einwandfreiem Zustand. Bevor Sie es in Ihren Modellen verwenden können, müssen Sie fehlende Werte, Ausreißer und Inkonsistenzen beheben. Pandas ist ein wichtiges Werkzeug für diesen Prozess.
Datenvisualisierung: Um Trends, Muster und Ausreißer in Ihren Daten zu erkennen, ist es wichtig, diese mithilfe von Grafiken und Diagrammen zu visualisieren. Bibliotheken wie Matplotlib und Seaborn erleichtern die Erkundung Ihrer Daten und die Auswahl von Funktionen.

4. Grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens

Bevor wir uns mit komplexeren Modellen befassen, ist es hilfreich, einige grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens zu verstehen:

Überwachtes vs. unüberwachtes Lernen: Beim überwachten Lernen arbeiten wir mit gekennzeichneten Daten, während unüberwachtes Lernen auf unbeschrifteten Daten basiert. Jeder Ansatz dient unterschiedlichen Zwecken bei Klassifizierungs- und Clustering-Aufgaben.
Training, Validierung und Tests: Um sicherzustellen, dass Modelle in realen Szenarien effektiv funktionieren, müssen sie anhand unsichtbarer Daten getestet, validiert und trainiert werden. Die Aufteilung Ihrer Daten in Test-, Validierungs- und Trainingssätze trägt dazu bei, dass das Modell gut verallgemeinert werden kann und das Risiko einer Überanpassung verringert wird.
Überanpassung und Unteranpassung: Ein Modell gilt als übergeeignet, wenn es bei den Trainingsdaten hervorragend abschneidet, aber mit neuen Daten Probleme hat, während es als untergeeignet gilt, wenn es zu einfach ist. Der Schlüssel zum Aufbau effektiver Modelle liegt darin, das richtige Gleichgewicht zwischen Voreingenommenheit und Varianz zu finden.

5. Einführung in wichtige Algorithmen für maschinelles Lernen

Nachdem Sie die Grundlagen beherrschen, können Sie komplexere Algorithmen für maschinelles Lernen erkunden:

Lineare Regression: Diese Methode zur Vorhersage kontinuierlicher Variablen ist einfach, aber dennoch wichtig. Es dient als Grundlage für fortgeschrittenere Techniken und ist wahrscheinlich eines der ersten Modelle, denen Sie begegnen werden.
Logistische Regression: Bei der Lösung von Problemen mit kategorialen Ergebnissen ist die logistische Regression unerlässlich. Es wird häufig für binäre Klassifizierungsaufgaben verwendet.
Entscheidungsbäume: Entscheidungsbäume sind leicht zu verstehen und zu implementieren, da sie Daten basierend auf Merkmalswerten aufteilen. Sie können sowohl auf Regressions- als auch auf Klassifizierungsaufgaben angewendet werden.
K-Nearest Neighbors (KNN): KNN ist ein einfacher Algorithmus, der Vorhersagen basierend auf der Nähe von Datenpunkten im Merkmalsraum trifft.

6. Beginnen Sie mit einem Bootcamp

Ein strukturiertes Lernprogramm wie das Data Science and AI Bootcamp bei Code Labs Academy kann die Anleitung und Klarheit bieten, die Sie benötigen, wenn Sie sich darauf einlassen möchten maschinelles Lernen, weiß aber nicht, wo ich anfangen soll. Wenn Sie sich über die Kosten und die genauen Inhalte des Bootcamps nicht sicher sind, lesen Sie diesen Artikel und erkläre alles im Detail.

Warum ein Online-Bootcamp wählen?

Umfassender Lehrplan: Erwerben Sie grundlegendes Wissen an einem Ort, das Themen wie Algebra, Programmierung, Datenmanipulation und maschinelles Lernen abdeckt.
Praktisches Lernen: Nehmen Sie an praktischen Projekten teil, die geschäftliche Herausforderungen widerspiegeln.
Mentoring: Zusätzlich zu den im Bootcamp enthaltenen Lektionen erhalten Sie persönliche Beratung und Unterstützung durch Ihre erfahrenen Trainer.
Berufsberatung:Erhalten Sie Unterstützung beim Aufbau Ihres Portfolios und bei der Vorbereitung auf eine Karriere in der Datenwissenschaft oder künstlichen Intelligenz.

Um Ihre Reise im Bereich des maschinellen Lernens zu beginnen, ist es wichtig, über solide Kenntnisse in Mathematik, Programmierung, Datenverarbeitung und den grundlegenden Konzepten des maschinellen Lernens zu verfügen. Indem Sie diese Bereiche beherrschen, bereiten Sie sich auf den Erfolg als Praktiker im Bereich maschinelles Lernen vor. Mit strukturiertem Lernen und praktischen Erfahrungen aus Online-Bootcamps sind Sie auf dem besten Weg zu einer lohnenden Karriere in den Bereichen Datenwissenschaft oder künstliche Intelligenz.

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