Mit kell megtanulnom a gépi tanulás előtt?

A gépi tanulás (ML) jelentős hatással van a különböző iparágakra. Az adatok elemzésére és az eredmények előrejelzésére való képessége új lehetőségeket teremt olyan területeken, mint az egészségügy és a pénzügy. Fontos azonban, hogy szilárd alapot hozzon létre, mielőtt belevágna a gépi tanulásba. Ez a cikk felvázolja a szükséges előfeltételeket, és bemutatja, hogy egy Data Science and AI bootcamp hogyan segítheti Önt a gépi tanulás felé vezető úton.

1. Matematika: A gépi tanulás magja

A gépi tanulási algoritmusok mélyen a matematikában gyökereznek. E modellek hatékony megértéséhez és alkalmazásához jó, ha megértjük az alapvető matematikai fogalmakat:

Lineáris algebra: A mélytanulás különösen a gépi tanulási modelleken belüli lineáris algebrán alapul. A vektorok, mátrixok és mátrixműveletek megértése segíthet megérteni, hogyan dolgozzák fel az algoritmusok az adatokat.
Számítás: Az algoritmusok önmaguk optimalizálásának megértéséhez a számítás, különösen a differenciálszámítás alapos ismerete szükséges. Például a gradiens süllyedés deriváltokat használ a modell előrejelzési hibájának minimalizálására.
Valószínűség és statisztika: A gépi tanulás valószínűségi gondolkodásra támaszkodik az előrejelzések generálásához. A modellek bizonytalanságának felméréséhez elengedhetetlen az olyan fogalmak megértése, mint a feltételes valószínűség, a Bayes-tétel és a különféle eloszlások.

Bár ezek a fogalmak bonyolultnak tűnhetnek, gyakorlatilag az olyan adattudományi programokban vezetik be őket, mint a Data Science és az AI Bootcamp a Code Labs Academy címen, ahol a tanulók megtekinthetik a matematika azonnali alkalmazását valós projektekben.

2. Programozási készségek: A gépi tanulás gerince

A gépi tanulási modellek megvalósítása bizonyos programozási ismereteket igényel. A Python for Data Science a leggyakrabban használt nyelv ezen a területen felhasználóbarát jellegének és kiterjedt könyvtári támogatásának köszönhetően. A Python alapvető ismerete szükséges a nagy adatkészletek hatékony kezelésének megtanulásához. Az olyan csomagokkal, mint a NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow és PyTorch, a Python kiemelkedik a gépi tanulás preferált nyelveként.

3. Adatmanipuláció: Az adatok előkészítése a gépi tanuláshoz

A gépi tanuláshoz adatokra van szükség, hatékonyságuk biztosításához pedig gyakran tisztítást és átalakítást igényel.

Adatvita: Az adatok ritkán jönnek ki tökéletes állapotban. Mielőtt felhasználná a modellekben, kezelnie kell a hiányzó értékeket, a kiugró értékeket és a következetlenségeket. A pandák fontos eszközei ennek a folyamatnak.
Adatmegjelenítés: Az adatok trendjeinek, mintáinak és kiugró értékeinek azonosításához fontos, hogy azokat grafikonok és diagramok segítségével jelenítse meg. Az olyan könyvtárak, mint a Matplotlib és a Seaborn, megkönnyítik az adatok felfedezését és a funkciók kiválasztását.

4. Alapvető gépi tanulási fogalmak

Mielőtt az összetettebb modellekbe merülne, hasznos megérteni a gépi tanulás néhány alapfogalmát:

Felügyelt és nem felügyelt tanulás: A felügyelt tanulás során címkézett adatokkal dolgozunk, míg a felügyelet nélküli tanulás címkézetlen adatokon alapul. Mindegyik megközelítés más-más célt szolgál az osztályozási és klaszterezési feladatokban.
Képzés, érvényesítés és tesztelés: Annak érdekében, hogy a modellek hatékonyan működjenek a valós forgatókönyvekben, tesztelni, érvényesíteni és betanítani kell őket nem látott adatokra. Az adatok teszt-, érvényesítési és betanítási készletekre való felosztása biztosítja, hogy a modell jól általánosítható legyen, és csökkenti a túlillesztés kockázatát.
Overfitting és Underfitting: Túlfittnek minősül egy modell, ha kiválóan teljesít az edzési adatokon, de küzd az új adatokkal, míg alulfittnek, ha túl egyszerű. A hatékony modellek felépítésének kulcsa a torzítás és a szórás közötti megfelelő egyensúly megtalálása.

5. Bevezetés a kulcsfontosságú gépi tanulási algoritmusokba

Az alapok elsajátítása után bonyolultabb gépi tanulási algoritmusokat fedezhet fel:

Lineáris regresszió: Ez a módszer a folytonos változók előrejelzésére egyszerű, de elengedhetetlen. A fejlettebb technikák alapjául szolgál, és valószínűleg az egyik első modell, amellyel találkozni fog.
Logisztikus regresszió: A kategorikus kimenetelű problémák megoldása során a logisztikus regresszió elengedhetetlen. Gyakran használják bináris osztályozási feladatokhoz.
Döntési fák: A döntési fákat könnyű megérteni és megvalósítani, mivel jellemzőértékek alapján osztják fel az adatokat. Regressziós és osztályozási feladatoknál egyaránt alkalmazhatók.
K-Legközelebbi szomszédok (KNN): A KNN egy egyszerű algoritmus, amely a jellemzőtérben lévő adatpontok közelsége alapján készít előrejelzéseket.

6. Kezdje el a Bootcampet

Egy strukturált tanulási program, például a Data Science and AI bootcamp a Code Labs Academy címen, megadhatja a szükséges útmutatást és egyértelműséget, ha el akar merülni gépi tanulás, de nem tudom, hol kezdjem. Ha nem biztos a költségeket illetően, és hogy pontosan mit is jelent a bootcamp, nézze meg ezt a cikket mindezt részletesen elmagyarázva.

Miért válassz online bootcamp-et?

Átfogó tanterv: Szerezzen egy helyen olyan alapismereteket, amelyek olyan témákat fednek le, mint az algebra, programozás, adatmanipuláció és gépi tanulás.
Hands-on Learning: Vegyen részt gyakorlati projektekben, amelyek tükrözik az üzleti kihívásokat.
Mentorálás: A bootcamp leckéken kívül személyes tanácsokat és támogatást kap tapasztalt oktatóitól.
Karrier-tanácsadás:Szerezzen támogatást portfóliójának felépítéséhez, valamint az adattudományi vagy mesterséges intelligencia területén való karrierre való felkészüléshez.

A gépi tanulás területén való utazás megkezdéséhez fontos, hogy alaposan ismerje a matematikát, a programozást, az adatfeldolgozást és a gépi tanulás alapvető fogalmait. Ezen területek elsajátításával felkészítheti magát a sikeres gépi tanulásra. A strukturált tanulással és az online bootcamps gyakorlati tapasztalataival Ön a legjobb úton halad az adattudományi vagy mesterséges intelligencia területén végzett kifizetődő karrier felé.

Alakítsa át az adatokat áttörésekké a Code Labs Academy Gépi tanulás készségeivel.