Que debo aprender antes da aprendizaxe automática?

A aprendizaxe automática (ML) ten un impacto significativo en varias industrias. A súa capacidade para analizar datos e predecir resultados crea novas oportunidades en campos como a sanidade e as finanzas. Non obstante, é importante establecer unha base sólida antes de afondar na aprendizaxe automática. Este artigo describirá os requisitos previos necesarios e mostrará como un campamento de iniciación de Data Science and AI pode axudarche na túa viaxe cara á aprendizaxe automática.

1. Matemáticas: o núcleo da aprendizaxe automática

Os algoritmos de aprendizaxe automática están profundamente arraigados nas matemáticas. Para comprender e aplicar eficazmente estes modelos, é bo comprender os conceptos matemáticos fundamentais:

Álxebra lineal: en particular, a aprendizaxe profunda depende da álxebra lineal dentro dos modelos de aprendizaxe automática. A comprensión de vectores, matrices e operacións matriciales pode axudar a comprender como procesan os datos os algoritmos.
Cálculo: comprender como se optimizan os algoritmos require unha comprensión sólida do cálculo, especialmente do cálculo diferencial. Por exemplo, o descenso de gradientes usa derivadas para minimizar o erro de predición dun modelo.
Probabilidade e estatística: a aprendizaxe automática depende do pensamento probabilístico para xerar predicións. Para avaliar a incerteza nos modelos, é esencial comprender conceptos como a probabilidade condicional, o teorema de Bayes e varias distribucións.

Aínda que estes conceptos poidan parecer complexos, introdúcense practicamente en programas de ciencia de datos como Data Science e AI Bootcamp en Code Labs Academy, onde os alumnos poden ver as aplicacións inmediatas das matemáticas en proxectos do mundo real.

2. Habilidades de programación: a columna vertebral da aprendizaxe automática

A implementación de modelos de aprendizaxe automática require algunhas habilidades de programación. Python para a ciencia de datos é a linguaxe máis utilizada neste campo debido á súa natureza amigable e ao seu amplo soporte para bibliotecas. É necesario un coñecemento fundamental de Python cando se aprende a xestionar de forma eficaz grandes conxuntos de datos. Con paquetes como NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow e PyTorch, Python destaca como a linguaxe preferida para a aprendizaxe automática.

3. Manipulación de datos: preparando os seus datos para a aprendizaxe automática

A aprendizaxe automática require datos e, para garantir a súa eficacia, moitas veces require limpeza e transformación.

Data Wrangling: os datos raramente veñen en perfecto estado. Antes de poder usalo nos seus modelos, cómpre resolver os valores que faltan, os valores atípicos e as inconsistencias. Os pandas son unha ferramenta importante para este proceso.
Visualización de datos: para identificar tendencias, patróns e valores atípicos nos teus datos, é importante visualizalos mediante gráficos e gráficas. As bibliotecas como Matplotlib e Seaborn facilitan a exploración dos teus datos e a selección de funcións.

4. Conceptos básicos de aprendizaxe automática

Antes de afondar en modelos máis complexos, é útil comprender algúns conceptos básicos da aprendizaxe automática:

Aprendizaxe supervisada e non supervisada: na aprendizaxe supervisada, traballamos con datos etiquetados, mentres que a aprendizaxe non supervisada baséase en datos sen etiquetas. Cada enfoque serve para diferentes propósitos nas tarefas de clasificación e agrupación.
Adestramento, validación e probas: para garantir que os modelos funcionan de forma eficaz en escenarios do mundo real, deben ser probados, validados e adestrados en datos non vistos. A división dos teus datos en conxuntos de proba, validación e adestramento axuda a garantir que o modelo xeneraliza ben e reduce o risco de sobreadaptación.
Overfitting e Underfitting: un modelo considérase sobreadaptado se ten un excelente rendemento nos datos de adestramento pero loita con novos datos, mentres que se considera insuficiente se é demasiado sinxelo. A clave para construír modelos eficaces reside en atopar o equilibrio correcto entre sesgo e varianza.

5. Introdución aos algoritmos clave de aprendizaxe automática

Despois de dominar os conceptos básicos, podes explorar algoritmos de aprendizaxe automática máis complexos:

Regresión lineal: este método para predicir variables continuas é sinxelo, pero esencial. Serve como base para técnicas máis avanzadas e probablemente sexa un dos primeiros modelos que atoparás.
Regresión loxística: á hora de resolver problemas con resultados categóricos, a regresión loxística é esencial. Utilízase con frecuencia para tarefas de clasificación binaria.
Árbores de decisión: as árbores de decisión son fáciles de entender e implementar porque dividen os datos en función dos valores das características. Pódense aplicar tanto a tarefas de regresión como de clasificación.
K-Nearest Neighbors (KNN): KNN é un algoritmo sinxelo que fai predicións baseadas na proximidade dos puntos de datos no espazo de características.

6. Comeza cun Bootcamp

Un programa de aprendizaxe estruturado como Data Science and AI bootcamp en Code Labs Academy pode proporcionar a orientación e a claridade que necesita se quere mergullarse en aprendizaxe automática pero non sei por onde comezar. Se non estás seguro sobre os custos e o que implica exactamente o bootcamp, consulta este artigo explicándoo todo en detalle.

Por que escoller un Bootcamp en liña?

Currículo integral: adquire coñecementos básicos nun só lugar que abranguen temas como álxebra, programación, manipulación de datos e aprendizaxe automática.
Aprendizaxe práctica: participa en proxectos prácticos que reflictan retos empresariais.
Mentoring: Ademais das clases incluídas durante un bootcamp, recibirás asesoramento persoal e apoio dos teus instrutores experimentados.
Orientación profesional:Obtén asistencia para crear a túa carteira e prepararte para unha carreira en ciencia de datos ou intelixencia artificial.

Para comezar a súa viaxe no campo da aprendizaxe automática, é importante ter un coñecemento sólido de matemáticas, programación, procesamento de datos e os conceptos fundamentais da aprendizaxe automática. Ao dominar estas áreas, prepárase para o éxito como profesional da aprendizaxe automática. Coa aprendizaxe estruturada e a experiencia práctica dos bootcamps en liña, estás no mellor camiño para unha carreira gratificante en ciencia de datos ou intelixencia artificial.

Converte os datos en avances coas habilidades de Aprendizaxe automática de Code Labs Academy.