Ano ang Dapat Kong Matutunan Bago ang Machine Learning?

Malaki ang epekto ng machine learning (ML) sa iba't ibang industriya. Ang kakayahan nitong pag-aralan ang data at hulaan ang mga resulta ay lumilikha ng mga bagong pagkakataon sa mga larangan tulad ng pangangalaga sa kalusugan at pananalapi. Gayunpaman, mahalagang magtatag ng matibay na pundasyon bago tumuklas sa machine learning. Ibabalangkas ng artikulong ito ang mga kinakailangang prerequisite at ipapakita kung paano ka masusuportahan ng Data Science at AI bootcamp sa iyong paglalakbay sa machine learning.

1. Mathematics: Ang Core ng Machine Learning

Ang mga algorithm ng machine learning ay malalim na nakaugat sa matematika. Upang epektibong maunawaan at mailapat ang mga modelong ito, magandang maunawaan ang mga pangunahing konsepto ng matematika:

Linear Algebra: Sa partikular, ang malalim na pag-aaral ay umaasa sa linear algebra sa loob ng mga modelo ng machine learning. Ang pag-unawa sa mga vector, matrice, at matrix na operasyon ay makakatulong upang maunawaan kung paano pinoproseso ng mga algorithm ang data.
Calculus: Ang pag-unawa kung paano ino-optimize ng mga algorithm ang kanilang mga sarili ay nangangailangan ng matibay na pag-unawa sa calculus, partikular na ang differential calculus. Halimbawa, ang gradient descent ay gumagamit ng mga derivatives upang mabawasan ang error sa paghula ng isang modelo.
Probability at Statistics: Ang machine learning ay umaasa sa probabilistic na pag-iisip upang makabuo ng mga hula. Upang masuri ang kawalan ng katiyakan sa mga modelo, mahalagang maunawaan ang mga konsepto tulad ng conditional probability, Bayes' theorem, at iba't ibang distribusyon.

Bagama't mukhang kumplikado ang mga konseptong ito, halos ipinakilala ang mga ito sa mga programa ng data science tulad ng Data Science at AI Bootcamp sa Code Labs Academy, kung saan makikita ng mga mag-aaral ang agarang aplikasyon ng matematika sa mga proyekto sa totoong mundo.

2. Mga Kasanayan sa Programming: Ang Backbone ng Machine Learning

Ang pagpapatupad ng mga modelo ng machine learning ay nangangailangan ng ilang mga kasanayan sa programming. Ang Python para sa data science ay ang pinakakaraniwang ginagamit na wika sa larangang ito dahil sa pagiging madaling gamitin at malawak na suporta sa library. Ang pangunahing pag-unawa sa Python ay kinakailangan kapag natutong epektibong pamahalaan ang malalaking dataset. Sa mga pakete tulad ng NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, at PyTorch, namumukod-tangi ang Python bilang ang gustong wika para sa machine learning.

3. Pagmamanipula ng Data: Paghahanda ng Iyong Data para sa Machine Learning

Nangangailangan ng data ang machine learning, at para matiyak ang pagiging epektibo nito, madalas itong nangangailangan ng paglilinis at pagbabago.

Data Wrangling: Ang data ay bihirang dumating sa perpektong kondisyon. Bago mo ito magamit sa iyong mga modelo, kailangan mong tugunan ang mga nawawalang value, outlier, at hindi pagkakapare-pareho. Ang mga Panda ay isang mahalagang tool para sa prosesong ito.
Data Visualization: Upang matukoy ang mga trend, pattern, at outlier sa iyong data, mahalagang i-visualize ang mga ito gamit ang mga graph at chart. Pinapadali ng mga aklatan tulad ng Matplotlib at Seaborn na i-explore ang iyong data at pumili ng mga feature.

4. Mga Pangunahing Konsepto sa Machine Learning

Bago tumuklas sa mas kumplikadong mga modelo, makatutulong na maunawaan ang ilang pangunahing konsepto ng machine learning:

Supervised vs. Unsupervised Learning: Sa pinangangasiwaang pag-aaral, nagtatrabaho kami sa may label na data, habang ang hindi sinusubaybayang pag-aaral ay batay sa walang label na data. Ang bawat diskarte ay nagsisilbi sa iba't ibang layunin sa pag-uuri at clustering na mga gawain.
Pagsasanay, Pagpapatunay, at Pagsubok: Upang matiyak na epektibong gumagana ang mga modelo sa mga totoong sitwasyon, dapat silang masuri, ma-validate, at masanay sa hindi nakikitang data. Ang paghahati ng iyong data sa pagsubok, pagpapatunay, at mga set ng pagsasanay ay nakakatulong na matiyak na ang modelo ay mahusay na nagsa-generalize at binabawasan ang panganib ng overfitting.
Overfitting at Underfitting: Itinuturing na overfit ang isang modelo kung mahusay itong gumaganap sa data ng pagsasanay ngunit nahihirapan sa bagong data, habang itinuturing itong underfit kung ito ay napakasimple. Ang susi sa pagbuo ng mga epektibong modelo ay nasa paghahanap ng tamang balanse sa pagitan ng bias at pagkakaiba.

5. Panimula sa Key Machine Learning Algorithms

Pagkatapos ma-master ang mga pangunahing kaalaman, maaari mong tuklasin ang mas kumplikadong machine learning algorithm:

Linear Regression: Ang pamamaraang ito para sa paghula ng tuluy-tuloy na mga variable ay simple, ngunit mahalaga. Ito ay nagsisilbing pundasyon para sa mas advanced na mga diskarte at malamang na isa sa mga unang modelong makakaharap mo.
Logistic Regression: Kapag nilulutas ang mga problema sa mga kategoryang resulta, ang logistic regression ay mahalaga. Madalas itong ginagamit para sa mga gawain sa pag-uuri ng binary.
Mga Puno ng Desisyon: Ang mga puno ng desisyon ay madaling maunawaan at ipatupad dahil hinahati ng mga ito ang data batay sa mga halaga ng tampok. Maaari silang ilapat sa parehong mga gawain sa pagbabalik at pag-uuri.
K-Nearest Neighbors (KNN): Ang KNN ay isang simpleng algorithm na gumagawa ng mga hula batay sa kalapitan ng mga data point sa feature space.

6. Magsimula sa isang Bootcamp

Isang structured learning program tulad ng Data Science at AI bootcamp sa Code Labs Academy ang makakapagbigay ng gabay at kalinawan na kailangan mo kung gusto mong sumisid machine learning ngunit hindi alam kung saan magsisimula. Kung hindi ka sigurado tungkol sa mga gastos at kung ano ang eksaktong kasama sa bootcamp, tingnan ang artikulong ito na nagpapaliwanag ng lahat ng ito nang detalyado.

Bakit Pumili ng Online Bootcamp?

Komprehensibong Curriculum: Kumuha ng mga pangunahing kaalaman sa isang lugar na sumasaklaw sa mga paksa gaya ng algebra, programming, pagmamanipula ng data, at machine learning.
Hands-on Learning: Makilahok sa mga praktikal na proyekto na nagpapakita ng mga hamon sa negosyo.
Mentoring: Bukod sa mga lesson na kasama sa panahon ng bootcamp, makakatanggap ka ng personal na payo at suporta mula sa iyong mga karanasang instructor.
Career Guidance:Kumuha ng suporta sa pagbuo ng iyong portfolio at paghahanda para sa isang karera sa data science o artificial intelligence.

Upang simulan ang iyong paglalakbay sa larangan ng machine learning, mahalagang magkaroon ng matatag na pag-unawa sa matematika, programming, pagpoproseso ng data, at mga pangunahing konsepto ng machine learning. Sa pamamagitan ng pag-master sa mga lugar na ito, inihahanda mo ang iyong sarili para sa tagumpay bilang isang practitioner sa machine learning. Gamit ang structured na pag-aaral at praktikal na karanasan mula sa mga online na bootcamp, ikaw ay nasa pinakamagandang landas patungo sa isang kapakipakinabang na karera sa data science o artificial intelligence.

Gawing mga tagumpay ang data gamit ang mga kasanayan sa Machine Learning mula sa Code Labs Academy.