Ikaskuntza automatikoa (ML) eragin handia du hainbat industriatan. Datuak aztertzeko eta emaitzak aurreikusteko duen gaitasunak aukera berriak sortzen ditu osasungintzan eta finantzak bezalako alorretan. Hala ere, garrantzitsua da oinarri sendo bat ezartzea ikaskuntza automatikoan sakondu aurretik. Artikulu honek beharrezko aurrebaldintzak azalduko ditu eta Data Science and AI bootcamp ikaskuntza automatikoan zure bidaian nola lagun zaitzakeen erakutsiko du.
1. Matematika: ikaskuntza automatikoaren muina
Ikaskuntza automatikoko algoritmoak oso errotuta daude matematikan. Eredu hauek modu eraginkorrean ulertzeko eta aplikatzeko, komeni da oinarrizko matematikako kontzeptuak ulertzea:
-
Aljebra lineala: bereziki, ikaskuntza sakona aljebra linealean oinarritzen da ikaskuntza automatikoko ereduen barruan. Bektoreak, matrizeak eta matrize-eragiketak ulertzeak algoritmoek datuak nola prozesatzen dituzten ulertzen lagun dezake.
-
Kalkulua: algoritmoak nola optimizatzen diren ulertzeak kalkulua ondo ulertzea eskatzen du, batez ere kalkulu diferentziala. Adibidez, gradienteen jaitsierak deribatuak erabiltzen ditu eredu baten iragarpen-errorea minimizatzeko.
-
Probabilitatea eta estatistikak: ikaskuntza automatikoa pentsamendu probabilistikoan oinarritzen da iragarpenak sortzeko. Ereduetako ziurgabetasuna ebaluatzeko, ezinbestekoa da probabilitate baldintzatua, Bayesen teorema eta hainbat banaketa bezalako kontzeptuak ulertzea.
Kontzeptu hauek konplexuak badirudi ere, datu zientzietako programetan ia sartzen dira Code Labs Academy-n Code Labs Academy, non ikasleek matematikaren berehalako aplikazioak mundu errealeko proiektuetan ikus ditzaketen.
2. Programazio gaitasunak: ikaskuntza automatikoaren bizkarrezurra
Ikaskuntza automatikoko ereduak ezartzeak programazio trebetasun batzuk behar ditu. Datuen zientziarako Python da eremu honetan gehien erabiltzen den hizkuntza, bere izaera atsegina eta liburutegien laguntza zabala duelako. Python-en oinarrizko ulermena beharrezkoa da datu multzo handiak modu eraginkorrean kudeatzen ikastean. NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow eta PyTorch bezalako paketeekin, Python ikaskuntza automatikorako hizkuntza hobetsia bezala nabarmentzen da.
3. Datuen manipulazioa: Zure datuak Machine Learningrako prestatzea
Ikaskuntza automatikoak datuak behar ditu, eta eraginkortasuna bermatzeko, askotan garbiketa eta eraldaketa eskatzen du.
-
Datuen arteko eztabaida: datuak oso gutxitan etortzen dira egoera ezin hobean. Zure ereduetan erabili aurretik, falta diren balioak, outliers eta inkoherentziak zuzendu behar dituzu. Pandak tresna garrantzitsua da prozesu honetarako.
-
Datuen bistaratzea: zure datuetan joerak, ereduak eta outlier-ak identifikatzeko, garrantzitsua da grafikoak eta diagramak erabiliz bistaratzea. Matplotlib eta Seaborn bezalako liburutegiek zure datuak arakatzea eta eginbideak hautatzea errazten dute.
4. Machine Learning oinarrizko kontzeptuak
Eredu konplexuagoetan sakondu aurretik, lagungarria da ikaskuntza automatikoaren oinarrizko kontzeptu batzuk ulertzea:
-
Gainbegiratu gabeko ikaskuntza vs. Gainbegiratu gabekoa: ikaskuntza gainbegiratuan, etiketatutako datuekin lan egiten dugu, eta gainbegiratu gabeko ikaskuntza etiketarik gabeko datuetan oinarritzen da. Ikuspegi bakoitzak helburu desberdinak ditu sailkapen eta multzokatze lanetan.
-
Prestakuntza, baliozkotzea eta probak: ereduek mundu errealeko eszenatokietan eraginkortasunez funtzionatzen dutela ziurtatzeko, ikusi gabeko datuetan probatu, balioztatu eta trebatu behar dira. Zure datuak proba, baliozkotze eta trebakuntza multzoetan banatzeak eredua ondo orokortzen dela ziurtatzen du eta gehiegi egokitzeko arriskua murrizten du.
-
Gehiegizko egokitzapena eta gutxiegitasuna: eredu bat gehiegizko egokitzetzat jotzen da entrenamendu-datuetan bikain funtzionatzen badu baina datu berriekin borrokatzen badu, eta, berriz, gutxiegitzat jotzen da sinpleegia bada. Eredu eraginkorrak eraikitzeko gakoa alborapenaren eta bariantzaren arteko oreka egokia aurkitzean datza.
5. Machine Learning Algoritmoen Sarrera
Oinarriak menderatu ondoren, ikaskuntza automatikoko algoritmo konplexuagoak arakatu ditzakezu:
-
Erregresio lineala: aldagai jarraituak iragartzeko metodo hau sinplea da, baina ezinbestekoa da. Teknika aurreratuagoetarako oinarri gisa balio du eta litekeena da topatuko dituzun lehen ereduetako bat.
-
Erregresio logistikoa: Emaitza kategorikoak dituzten arazoak ebazteko orduan, ezinbestekoa da erregresio logistikoa. Maiz erabiltzen da sailkapen bitarreko zereginetarako.
-
Erabaki-zuhaitzak: Erabaki-zuhaitzak ulertzeko eta inplementatzeko errazak dira datuak ezaugarrien balioetan oinarrituta banatzen dituztelako. Erregresio zein sailkapen zereginetan aplika daitezke.
-
K-Nearest Neighbors (KNN): KNN ezaugarrien espazioan datu-puntuen hurbiltasunean oinarritutako iragarpenak egiten dituen algoritmo sinple bat da.
6. Hasi Bootcamp batekin
Data Science and AI bootcamp bezalako ikaskuntza programa egituratu batek Code Labs Academy webgunean behar duzun orientazioa eta argitasuna eman dezake. ikaskuntza automatikoa baina ez dakit nondik hasi. Kostuei buruz eta bootcamp-ek zer suposatzen duen ziur ez bazaude, begiratu artikulu hau dena zehatz-mehatz azalduz.
Zergatik aukeratu lineako Bootcamp bat?
-
Curriculum Integrala: Aljebra, programazioa, datuen manipulazioa eta ikaskuntza automatikoa bezalako gaiak lantzen dituen leku bakarrean eskuratzea oinarrizko ezagutzak.
-
Hands-on Learning: Parte hartu negozioen erronkak islatzen dituzten proiektu praktikoetan.
-
Tutoretza: Bootcamp batean sartzen diren ikasgaiez gain, zure esperientziadun irakasleen aholkularitza pertsonala eta laguntza jasoko duzu.
-
Lanbide-orientabidea:Lortu laguntza zure zorroa eraikitzeko eta datu-zientzian edo adimen artifizialeko karrera bat prestatzeko.
Ikaskuntza automatikoaren alorrean zure bidaia hasteko, garrantzitsua da matematika, programazioa, datuen tratamendua eta ikaskuntza automatikoaren oinarrizko kontzeptuak ondo ulertzea. Arlo hauek menperatuz, ikaskuntza automatikoko praktikatzaile gisa arrakasta izateko prestatzen zara. Lineako bootcamp-en ikasketa egituratuarekin eta esperientzia praktikoarekin, datu-zientzian edo adimen artifizialean karrera aberasgarri baterako biderik onenean zaude.
*Bihurtu datuak aurrerapenetan Code Labs Academy-ren Code Labs Academy (/courses/data-science-and-ai) trebetasunekin.
