Машиналарды үйрөнүү бүгүнкү күндө информатикадагы жетишкендиктердин эң маанилүү кыймылдаткыч күчтөрүнүн бири болуп саналат. Жасалма интеллекттин кошумча тармагы катары - AI - машинаны үйрөнүү компьютерлерге берилиштерден үйрөнүүгө жана деталдуу программалоо нускамаларын талап кылбастан убакыттын өтүшү менен иштөөсүн жакшыртууга мүмкүндүк берет. Бул чөйрөдө тажрыйбага ээ болуу менен, компьютердик илимпоздор илимде, өндүрүштө жана андан тышкары көптөгөн мүмкүнчүлүктөрдү ача алышат. Кийинки макалада сиз машинаны үйрөнүүгө басым жасоо менен информатика тармагында ийгиликтүү карьерага кантип жетүүнү үйрөнөсүз.
Эмне үчүн машина үйрөнүүгө басым жасаш керек?
Машина үйрөнүү заманбап технологиянын негизи болуп саналат. Анын тиркемелери дүйнө жүзү боюнча ар кандай тармактарды, автономдуу унаалардан жана саламаттыкты сактоодогу болжолдуу аналитикадан тартып агымдык кызматтар үчүн сунуштоо тутумдарына чейин өзгөртүп жатат. Машина үйрөнүү чөйрөсүндөгү алгачкы окутуу сизди алдыңкы көндүмдөр менен гана жабдбастан, [атаандаштык артыкчылыктарын] да камсыз кылат (https://codelabsacademy.com/en/blog/machine-learning-for-professionals-stay-ahead- in-your-field) барган сайын автоматташтырылган жана маалыматтарга негизделген эмгек рыногунда. Бул ошондой эле күчтүү маалымат илиминин резюмесин түзүүнүн жана маалымат илими үчүн сертификаттарга басым жасаган ролдорду аткаруунун маанилүү компоненти.
Машиналарды үйрөнүүнүн курулуш блоктору
Маалымат илиминде маалымат аналитикасын жана AIди өздөштүрүүдө ийгиликке жетүү үчүн татаалыраак темаларды изилдөөдөн мурун машинаны үйрөнүүнүн негизги түшүнүктөрүн түшүнүү маанилүү.
-
Программалоо көндүмдөрү [Python] менен баштаңыз(https://codelabsacademy.com/en/blog/how-long-does-it-take-to-learn-machine-learning-with-python), эң көп Колдонуучуга ыңгайлуу жана бай китепкана экосистемасы, анын ичинде TensorFlow, PyTorch жана scikit-learn сыяктуу куралдардын аркасында машина үйрөнүү үчүн популярдуу тил. Маалыматтарды даярдоо үчүн зарыл болгон NumPy жана пандалар сыяктуу маалыматтарды манипуляциялоо китепканалары менен таанышыңыз.
-
Математика жана Статистика Ыктымалдуулук, эсептөө жана сызыктуу алгебра жөнүндө түшүнүгүңүздү өркүндөтүңүз — машина үйрөнүү алгоритмдеринин негизин түзгөн үч маанилүү түшүнүк. Регрессиялык анализ, гипотезаны текшерүү жана ар кандай бөлүштүрүү сыяктуу статистикалык түшүнүктөрдү изилдеңиз.
-
Маалыматтарды башкаруу Берилиштерди кантип чогултуу, тазалоо жана алдын ала иштетүүнү билип алыңыз, анткени сиздин киргизилген маалыматтарыңыздын сапаты ML моделдеринин иштешине олуттуу таасир этет. Seaborn жана Matplotlib сыяктуу визуалдаштыруу куралдары маалыматтардын түшүнүктөрүн жана үлгүлөрүн ачууга жардам берет.
-
Машинаны үйрөнүү ыкмалары Көзөмөлдөнгөн жана көзөмөлсүз окутуу ыкмаларынан баштаңыз, мисалы, колдоо вектордук машиналары, чечим дарактары, кластерлөө жана сызыктуу регрессия. Акырындык менен нейрон тармактары, терең үйрөнүү жана бекемдөөчү үйрөнүү сыяктуу алдыңкы темаларга өтүңүз.
Машинаны үйрөнүү саякатыңызды баштоо үчүн кадамдар
Машина үйрөнүү менен баштоо өтө оор сезилиши мүмкүн, бирок сиз структураланган ыкма менен процессти жөнөкөйлөтө аласыз.
-
Онлайн курстарга катталыңыз Coursera жана edX сыяктуу платформалар башталгычтарга ыңгайлуу жана өркүндөтүлгөн курстарды сунуштайт. Kaggle сиздин билимиңизди колдонуу үчүн реалдуу көйгөйлөрдү камсыз кылат.
-
Практикалык долбоорлор Сүрөттөрдү классификациялоо же бааны болжолдоо сыяктуу тапшырмалардан кичинеден баштаңыз. Татаал долбоорлор менен убакыттын өтүшү менен көндүмдөрүңүздү өркүндөтүңүз, мисалы, убакыт серияларын болжолдоо же табигый тилде иштетүү, маалымат илимиңизди өркүндөтүү.
-
Коомчулуктун катышуусу GitHub, Reddit коомдоштуктарына же жергиликтүү жолугушууларга кошулуп, билим менен бөлүшүп, долбоорлордун үстүндө иштөө жана башкалардан илхам алуу.
-
Чыныгы берилиштер топтомдору менен иштөө Колдонмо тажрыйба алуу үчүн Kaggle, UCI Репозиторий же Google Берилиштер топтомдорун изилдеңиз.
-
Негизги куралдарды үйрөнүңүз Jupyter Notebooks, PyTorch, TensorFlow жана Google Colab сыяктуу куралдар машина үйрөнүү моделдерин иштеп чыгууну жөнөкөйлөтөт.
Эгер сиз бул темаларга кеңири, практикалык жана жетектелген мамилени кааласаңыз, Data Science жана AI Bootcamp карап көрүңүз. Code Labs Academy программасы сиздин тармакка даяр экениңизди камсыз кылуу үчүн машина үйрөнүү негиздерин, маалымат илиминин даражасын жана жасалма интеллекттеги акыркы жетишкендиктерди камтыйт.
Машинаны үйрөнүү көндүмдөрү менен карьералык мүмкүнчүлүктөр
Машина үйрөнүү боюнча тажрыйба компьютер илиминде жана маалымат илиминде ар кандай ролдорду аткарышы мүмкүн, анын ичинде:
-
Data Scientist Татаал берилиштер топтомун талдоо жана ишке ашырыла турган түшүнүктөрдү алуу үчүн машиналык үйрөнүүнү колдонуңуз, бул ар бир маалымат илиминин даражасынын ээси үчүн негизги жөндөм.
-
Машинаны үйрөнүү боюнча инженер Операциялык системалар үчүн масштабдуу ML моделдерин иштеп чыгуу жана ишке ашыруу.
-
AI изилдөөчү AI жана маалымат илиминдеги жаңы алгоритмдер жана технологиялар менен инновациялоо.
-
ML Expertise менен программалык камсыздоону иштеп чыгуучу Чатботтор жана сунуш кыймылдаткычтары сыяктуу акылдуу тиркемелерди түзүңүз.
Кыйынчылыктарды жеңүү
Машина үйрөнүүнү өздөштүрүү кыйындай сезилиши мүмкүн, бирок тик окуу ийри сызыгы, ресурстардын чектөөлөрү же импостер синдрому ) олуттуу өсүшүнө алып келиши мүмкүн. Google Colab сыяктуу платформалар аппараттык чектөөлөрдү жеңүүгө жардам берет, ал эми үзгүлтүксүз машыгуу жана колдоочу коомчулук ишенимди арттырат.
Корутунду
Машинаны үйрөнүү жана жасалма интеллект боюнча алгачкы билимдер мансаптык артыкчылыкты камсыздай алат. Практикалык долбоорлорго катышуу, маалымат илими боюнча сертификаттарды алуу жана жетишкендиктерден кабардар болуу менен, сиз өзүңүздү инновациянын алдыңкы сабында тура аласыз.
МастерMachine Learning жана Code Labs Academy дарегиндеги маалыматтарга болгон мамилеңизди өзгөртүңүз.
