Ի՞նչ պետք է սովորեմ մեքենայական ուսուցումից առաջ:

Մեքենայի ուսուցումը (ML) զգալի ազդեցություն ունի տարբեր ոլորտների վրա: Տվյալները վերլուծելու և արդյունքները կանխատեսելու նրա կարողությունը նոր հնարավորություններ է ստեղծում այնպիսի ոլորտներում, ինչպիսիք են առողջապահությունը և ֆինանսները: Այնուամենայնիվ, կարևոր է ամուր հիմքեր ստեղծել նախքան մեքենայական ուսուցման մեջ խորանալը: Այս հոդվածը ուրվագծելու է անհրաժեշտ նախադրյալները և ցույց կտա, թե ինչպես կարող է [Տվյալների գիտությունը և AI bootcamp]-ը (https://codelabsacademy.com/courses/data-science-and-ai) աջակցել ձեզ մեքենայական ուսուցման ճանապարհին:

1. Մաթեմատիկա՝ մեքենայական ուսուցման հիմքը

Մեքենայի ուսուցման ալգորիթմները խորապես արմատավորված են մաթեմատիկայի մեջ: Այս մոդելներն արդյունավետորեն հասկանալու և կիրառելու համար լավ է հասկանալ հիմնարար մաթեմատիկական հասկացությունները.

• Գծային հանրահաշիվ. Մասնավորապես, խորը ուսուցումը հիմնված է գծային հանրահաշվի վրա մեքենայական ուսուցման մոդելներում: Վեկտորների, մատրիցների և մատրիցային գործողությունների հասկանալը կարող է օգնել հասկանալու, թե ինչպես են ալգորիթմները մշակում տվյալները:

• Հաշիվ. Հասկանալը, թե ինչպես են ալգորիթմներն իրենց օպտիմալացնում, պահանջում է հաշվարկի, հատկապես դիֆերենցիալ հաշվարկի հիմնավոր պատկերացում: Օրինակ, գրադիենտ ծագումն օգտագործում է ածանցյալներ՝ մոդելի կանխատեսման սխալը նվազագույնի հասցնելու համար:

• Հավանականություն և վիճակագրություն. մեքենայական ուսուցումը հիմնված է հավանականական մտածողության վրա` կանխատեսումներ ստեղծելու համար: Մոդելներում անորոշությունը գնահատելու համար անհրաժեշտ է հասկանալ այնպիսի հասկացություններ, ինչպիսիք են պայմանական հավանականությունը, Բեյսի թեորեմը և տարբեր բաշխումներ:

Թեև այս հասկացությունները կարող են բարդ թվալ, դրանք գործնականում ներդրվում են տվյալների գիտության ծրագրերում, ինչպիսիք են Data Science-ը և AI Bootcamp-ը Code Labs Academy-ում, որտեղ սովորողները կարող են տեսնել մաթեմատիկայի անմիջական կիրառությունները իրական աշխարհի նախագծերում:

2. Ծրագրավորման հմտություններ. մեքենայական ուսուցման հիմքը

Մեքենայի ուսուցման մոդելների ներդրումը պահանջում է ծրագրավորման որոշակի հմտություններ: Python-ը տվյալների գիտության համար առավել հաճախ օգտագործվող լեզուն է այս ոլորտում՝ շնորհիվ օգտագործողի համար հարմար բնույթի և գրադարանային լայն աջակցության: Python-ի հիմնարար ըմբռնումն անհրաժեշտ է, երբ սովորում ենք արդյունավետորեն կառավարել մեծ տվյալների հավաքածուները: NumPy-ի, Pandas-ի, Scikit-learn-ի, TensorFlow-ի և PyTorch-ի նման փաթեթներով Python-ն առանձնանում է որպես մեքենայական ուսուցման նախընտրելի լեզու:

3. Տվյալների մանիպուլյացիա. Ձեր տվյալները պատրաստելը մեքենայական ուսուցման համար

Մեքենայական ուսուցումը պահանջում է տվյալներ, և դրա արդյունավետությունն ապահովելու համար այն հաճախ պահանջում է մաքրում և փոխակերպում:

• Տվյալների վեճ. տվյալները հազվադեպ են գալիս կատարյալ վիճակում: Նախքան այն օգտագործել ձեր մոդելներում, դուք պետք է անդրադառնաք բացակայող արժեքներին, արտաքուստներին և անհամապատասխանություններին: Պանդաները այս գործընթացի համար կարևոր գործիք են:

• Տվյալների վիզուալիզացիա. Ձեր տվյալների միտումները, օրինաչափությունները և արտաքուստները բացահայտելու համար կարևոր է դրանք պատկերացնել գրաֆիկների և գծապատկերների միջոցով: Գրադարանները, ինչպիսիք են Matplotlib-ը և Seaborn-ը, հեշտացնում են ձեր տվյալների ուսումնասիրությունը և գործառույթների ընտրությունը:

4. Հիմնական մեքենայական ուսուցման հասկացություններ

Նախքան ավելի բարդ մոդելների մեջ խորանալը, օգտակար է հասկանալ մեքենայական ուսուցման որոշ հիմնական հասկացություններ.

• Վերահսկվող ընդդեմ չվերահսկվող ուսուցման. Վերահսկվող ուսուցման մեջ մենք աշխատում ենք պիտակավորված տվյալների հետ, մինչդեռ չվերահսկվող ուսուցումը հիմնված է չպիտակավորված տվյալների վրա: Յուրաքանչյուր մոտեցում ծառայում է տարբեր նպատակների դասակարգման և կլաստերավորման առաջադրանքներում:

• Ուսուցում, վավերացում և փորձարկում. Ապահովելու համար, որ մոդելներն արդյունավետ գործեն իրական աշխարհի սցենարներում, դրանք պետք է փորձարկվեն, վավերացվեն և վերապատրաստվեն չտեսնված տվյալների վրա: Ձեր տվյալների բաժանումը փորձարկման, վավերացման և վերապատրաստման խմբերի օգնում է ապահովել, որ մոդելը լավ ընդհանրացվի և նվազեցնի չափից ավելի հարմարվելու վտանգը:

• Գերհամապատասխանություն և անբավարար հարմարեցում. մոդելը համարվում է գերհարմարավետ, եթե այն գերազանց է աշխատում մարզման տվյալների վրա, բայց պայքարում է նոր տվյալների հետ, մինչդեռ այն համարվում է անբավարար, եթե չափազանց պարզ է: Արդյունավետ մոդելներ կառուցելու բանալին գտնվում է կողմնակալության և շեղումների միջև ճիշտ հավասարակշռություն գտնելու մեջ:

5. Հիմնական մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների ներածություն

Հիմունքներին տիրապետելուց հետո կարող եք ուսումնասիրել մեքենայական ուսուցման ավելի բարդ ալգորիթմներ.

• Գծային ռեգրեսիա. շարունակական փոփոխականների կանխատեսման այս մեթոդը պարզ է, բայց կարևոր: Այն ծառայում է որպես հիմք ավելի առաջադեմ տեխնիկայի համար և, հավանաբար, առաջին մոդելներից է, որին դուք կհանդիպեք:

• Լոգիստիկ ռեգրեսիա. Կատեգորիկ արդյունքներով խնդիրներ լուծելիս էական է լոգիստիկ ռեգրեսիան: Այն հաճախ օգտագործվում է երկուական դասակարգման առաջադրանքների համար:

• Որոշումների ծառեր. Որոշումների ծառերը հեշտ է հասկանալ և իրականացնել, քանի որ դրանք բաժանում են տվյալները՝ հիմնվելով առանձնահատկությունների արժեքների վրա: Դրանք կարող են կիրառվել ինչպես ռեգրեսիայի, այնպես էլ դասակարգման առաջադրանքների համար:

• K-Nearest Neighbors (KNN). KNN-ը պարզ ալգորիթմ է, որը կանխատեսումներ է անում՝ հիմնվելով հատկանիշի տարածության տվյալների կետերի մոտիկության վրա:

6. Սկսեք Bootcamp-ից

Կառուցվածքային ուսուցման ծրագիրը, ինչպիսին է Data Science and AI bootcamp ուսուցումը Code Labs Academy-ում, կարող է ապահովել ձեզ անհրաժեշտ ուղեցույցն ու հստակությունը, եթե ցանկանում եք խորանալ: մեքենայական ուսուցում, բայց չգիտեմ որտեղից սկսել: Եթե ​​վստահ չեք ծախսերի և թե կոնկրետ ինչ է պարունակում bootcamp-ը, ստուգեք այս հոդվածը այդ ամենը մանրամասն բացատրելով:

Ինչու՞ ընտրել առցանց Bootcamp:

• Համապարփակ ուսումնական ծրագիր. Ձեռք բերեք հիմնարար գիտելիքներ մեկ վայրում, որն ընդգրկում է այնպիսի թեմաներ, ինչպիսիք են հանրահաշիվը, ծրագրավորումը, տվյալների մանիպուլյացիան և մեքենայական ուսուցումը:

• Փորձնական ուսուցում. մասնակցեք գործնական նախագծերին, որոնք արտացոլում են բիզնեսի մարտահրավերները:

• Ուղեկցում. բացի ճամբարի ընթացքում ներառված դասերից, դուք կստանաք անձնական խորհրդատվություն և աջակցություն ձեր փորձառու հրահանգիչների կողմից:

• [Կարիերայի ուղեցույց.

Մեքենայական ուսուցման ոլորտում ձեր ճանապարհորդությունը սկսելու համար կարևոր է ունենալ մաթեմատիկայի, ծրագրավորման, տվյալների մշակման և մեքենայական ուսուցման հիմնարար հասկացությունների ամուր պատկերացում: Այս ոլորտները տիրապետելով՝ դուք ինքներդ ձեզ նախապատրաստում եք հաջողության՝ որպես մեքենայական ուսուցման մասնագետ: Կառուցվածքային ուսուցմամբ և առցանց բեռնախցիկների պրակտիկ փորձառությամբ դուք գտնվում եք տվյալների գիտության կամ արհեստական ​​ինտելեկտի ոլորտում վարձատրվող կարիերայի լավագույն ճանապարհին:

---

Տվյալները վերածեք առաջընթացի Machine Learning հմտություններով Code Labs Academy-ից: