Cosa dovrei imparare prima del machine learning?

Aggiornato su October 29, 2024 5 minuti a leggere

Il machine learning (ML) ha un impatto significativo su vari settori. La sua capacità di analizzare i dati e prevedere i risultati crea nuove opportunità in settori come la sanità e la finanza. Tuttavia, è importante stabilire solide basi prima di approfondire l’apprendimento automatico. Questo articolo illustrerà i prerequisiti necessari e mostrerà come un bootcamp su scienza dei dati e intelligenza artificiale può supportarti nel tuo viaggio verso l’apprendimento automatico.

1. Matematica: il nucleo dell’apprendimento automatico

Gli algoritmi di apprendimento automatico sono profondamente radicati nella matematica. Per comprendere e applicare efficacemente questi modelli, è bene comprendere i concetti matematici fondamentali:

• Algebra lineare: in particolare, il deep learning si basa sull’algebra lineare all’interno dei modelli di machine learning. Comprendere i vettori, le matrici e le operazioni sulle matrici può aiutare a comprendere il modo in cui gli algoritmi elaborano i dati.

• Calcolo: comprendere come gli algoritmi si ottimizzano richiede una solida conoscenza del calcolo infinitesimale, in particolare del calcolo differenziale. Ad esempio, la discesa del gradiente utilizza le derivate per ridurre al minimo l’errore di previsione di un modello.

• Probabilità e statistica: l’apprendimento automatico si basa sul pensiero probabilistico per generare previsioni. Per valutare l’incertezza nei modelli, è essenziale comprendere concetti come la probabilità condizionata, il teorema di Bayes e varie distribuzioni.

Sebbene questi concetti possano sembrare complessi, vengono introdotti praticamente nei programmi di scienza dei dati come Data Science e AI Bootcamp presso Code Labs Academy, dove gli studenti possono vedere le applicazioni immediate della matematica in progetti del mondo reale.

2. Competenze di programmazione: la spina dorsale dell’apprendimento automatico

L’implementazione di modelli di machine learning richiede alcune competenze di programmazione. Python per la scienza dei dati è il linguaggio più comunemente utilizzato in questo campo grazie alla sua natura intuitiva e all’ampio supporto delle librerie. Una conoscenza fondamentale di Python è necessaria quando si impara a gestire in modo efficace set di dati di grandi dimensioni. Con pacchetti come NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow e PyTorch, Python si distingue come il linguaggio preferito per l’apprendimento automatico.

3. Manipolazione dei dati: preparare i dati per l’apprendimento automatico

L’apprendimento automatico richiede dati e, per garantirne l’efficacia, spesso richiede pulizia e trasformazione.

• Data Wrangling: i dati raramente arrivano in perfette condizioni. Prima di poterlo utilizzare nei tuoi modelli, devi risolvere i valori mancanti, i valori anomali e le incoerenze. Pandas è uno strumento importante per questo processo.

• Visualizzazione dei dati: per identificare tendenze, modelli e valori anomali nei dati, è importante visualizzarli utilizzando grafici e diagrammi. Librerie come Matplotlib e Seaborn semplificano l’esplorazione dei dati e la selezione delle funzionalità.

4. Concetti di base del machine learning

Prima di addentrarci in modelli più complessi, è utile comprendere alcuni concetti base del machine learning:

• Apprendimento supervisionato e non supervisionato: nell’apprendimento supervisionato, lavoriamo con dati etichettati, mentre l’apprendimento non supervisionato si basa su dati senza etichetta. Ciascun approccio ha scopi diversi nelle attività di classificazione e clustering.

• Formazione, convalida e test: per garantire che i modelli funzionino efficacemente negli scenari del mondo reale, devono essere testati, convalidati e addestrati su dati invisibili. La divisione dei dati in set di test, convalida e training aiuta a garantire che il modello si generalizzi bene e riduce il rischio di overfitting.

• Overfitting e Underfitting: un modello è considerato overfitting se funziona in modo eccellente sui dati di addestramento ma ha difficoltà con i nuovi dati, mentre è considerato underfit se è troppo semplice. La chiave per costruire modelli efficaci sta nel trovare il giusto equilibrio tra bias e varianza.

5. Introduzione agli algoritmi chiave di machine learning

Dopo aver padroneggiato le nozioni di base, puoi esplorare algoritmi di machine learning più complessi:

• Regressione lineare: questo metodo per prevedere le variabili continue è semplice ma essenziale. Serve come base per tecniche più avanzate ed è probabilmente uno dei primi modelli che incontrerai.

• Regressione logistica: quando si risolvono problemi con risultati categorici, la regressione logistica è essenziale. Viene spesso utilizzato per attività di classificazione binaria.

• Alberi decisionali: gli alberi decisionali sono facili da comprendere e implementare perché dividono i dati in base ai valori delle funzionalità. Possono essere applicati sia ad attività di regressione che di classificazione.

• K-Nearest Neighbours (KNN): KNN è un semplice algoritmo che effettua previsioni basate sulla vicinanza dei punti dati nello spazio delle caratteristiche.

6. Inizia con un Bootcamp

Un programma di apprendimento strutturato come il Bootcamp di Data Science and AI presso Code Labs Academy può fornire la guida e la chiarezza di cui hai bisogno se desideri immergerti machine learning ma non so da dove cominciare. Se non sei sicuro dei costi e di cosa comporta esattamente il bootcamp, consulta questo articolo spiegando tutto in dettaglio.

Perché scegliere un Bootcamp online?

• Curriculum completo: acquisisci conoscenze di base in un unico posto che copre argomenti come algebra, programmazione, manipolazione dei dati e apprendimento automatico.

• Apprendimento pratico: partecipa a progetti pratici che riflettono le sfide aziendali.

• Mentoring: oltre alle lezioni incluse durante un bootcamp, riceverai consulenza e supporto personali dai tuoi istruttori esperti.

• Orientamento alla carriera: Ottieni supporto nella creazione del tuo portfolio e nella preparazione per una carriera nella scienza dei dati o nell’intelligenza artificiale.

Per iniziare il tuo viaggio nel campo dell’apprendimento automatico, è importante avere una solida conoscenza della matematica, della programmazione, dell’elaborazione dei dati e dei concetti fondamentali dell’apprendimento automatico. Padroneggiando queste aree, ti preparerai per il successo come professionista dell’apprendimento automatico. Con l’apprendimento strutturato e l’esperienza pratica dei bootcamp online, sei sulla strada migliore per una carriera gratificante nella scienza dei dati o nell’intelligenza artificiale.

Trasforma i dati in scoperte rivoluzionarie con le competenze di Machine Learning di Code Labs Academy.