Машина үйрөнүү (ML) ар кандай тармактарга олуттуу таасирин тийгизет. Анын маалыматтарды талдоо жана натыйжаларды болжолдоо жөндөмү саламаттыкты сактоо жана финансы сыяктуу тармактарда жаңы мүмкүнчүлүктөрдү жаратат. Бирок, машинаны үйрөнүүдөн мурун бекем негиз түзүү маанилүү. Бул макалада керектүү өбөлгөлөр көрсөтүлөт жана Data Science жана AI bootcamp машинаны үйрөнүүгө болгон саякатыңызда сизге кандайча жардам бере аларын көрсөтөт.
1. Математика: Машина үйрөнүүнүн өзөгү
Машина үйрөнүү алгоритмдери математикада терең тамырлашкан. Бул моделдерди натыйжалуу түшүнүү жана колдонуу үчүн негизги математикалык түшүнүктөрдү түшүнүү жакшы:
-
Сызыктуу алгебра: Атап айтканда, терең үйрөнүү машина үйрөнүү моделдериндеги сызыктуу алгебрага таянат. Векторлорду, матрицаларды жана матрицалык операцияларды түшүнүү алгоритмдердин маалыматтарды кантип иштетээрин түшүнүүгө жардам берет.
-
Эсептөө: Алгоритмдердин өзүн кантип оптималдаштырарын түшүнүү үчүн эсептөөнү, өзгөчө дифференциалдык эсептөөнү жакшы түшүнүү керек. Мисалы, градиенттин түшүүсү моделдин болжолдоо катасын азайтуу үчүн туундуларды колдонот.
-
Ыктымалдуулук жана статистика: Машиналарды үйрөнүү болжолдоолорду түзүү үчүн ыктымалдык ой жүгүртүүгө таянат. Моделдердеги белгисиздикти баалоо үчүн шарттуу ыктымалдуулук, Байес теоремасы жана ар кандай бөлүштүрүү сыяктуу түшүнүктөрдү түшүнүү зарыл.
Бул түшүнүктөр татаал сезилиши мүмкүн, бирок алар Code Labs Academy дарегиндеги Data Science жана AI Bootcamp сыяктуу маалымат илими программаларында практикалык түрдө киргизилет, бул жерде окуучулар математиканын реалдуу дүйнөдөгү долбоорлордо тез колдонулушун көрө алышат.
2. Программалоо көндүмдөрү: Машиналарды үйрөнүүнүн негизи
Машина үйрөнүү моделдерин ишке ашыруу кээ бир программалоо көндүмдөрүн талап кылат. Маалымат илими үчүн Python бул тармакта эң көп колдонулган тил, анткени анын колдонуучуга ыңгайлуу мүнөзү жана китепкананын кеңири колдоосу. Чоң маалымат топтомдорун натыйжалуу башкарууну үйрөнүүдө Python фундаменталдык түшүнүгү зарыл. NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow жана PyTorch сыяктуу пакеттери менен Python машина үйрөнүү үчүн артыкчылыктуу тил катары өзгөчөлөнөт.
3. Берилиштерди манипуляциялоо: Маалыматтарыңызды машина менен үйрөнүүгө даярдоо
Машиналарды үйрөнүү маалыматтарды талап кылат жана анын натыйжалуулугун камсыз кылуу үчүн көбүнчө тазалоону жана трансформацияны талап кылат.
-
Data Wrangling: Маалыматтар сейрек идеалдуу абалда келет. Аны моделдериңизде колдонуудан мурун, жетишпеген маанилерди, четтөөлөрдү жана дал келбестиктерди чечишиңиз керек. Пандалар бул процесс үчүн маанилүү курал болуп саналат.
-
Маалыматтын визуализациясы: Берилиштериңиздеги тенденцияларды, үлгүлөрдү жана четтөөлөрдү аныктоо үчүн аларды графиктер жана диаграммалар аркылуу визуализациялоо маанилүү. Matplotlib жана Seaborn сыяктуу китепканалар маалыматыңызды изилдөөнү жана функцияларды тандоону жеңилдетет.
4. Машиналарды үйрөнүүнүн негизги концепциялары
Татаал моделдерге кирүүдөн мурун, машинаны үйрөнүүнүн кээ бир негизги түшүнүктөрүн түшүнүү пайдалуу:
-
Көзөмөлдөнгөн жана көзөмөлсүз окутуу: Көзөмөлдөнгөн окутууда биз энбелгиленген маалыматтар менен иштейбиз, ал эми көзөмөлсүз окутуу белгиленбеген маалыматтарга негизделет. Ар бир ыкма классификация жана кластерлөө тапшырмаларында ар кандай максаттарга кызмат кылат.
-
Окутуу, валидация жана тестирлөө: Модельдер реалдуу сценарийлерде эффективдүү иштешин камсыз кылуу үчүн, алар текшерилип, текшерилип жана көрүнбөгөн маалыматтар боюнча окутулушу керек. Берилиштериңизди тест, валидация жана тренинг топтомдоруна бөлүү моделдин жакшы жалпыланышын камсыздоого жардам берет жана ашыкча тууралоо коркунучун азайтат.
-
Ашыкча тууралоо жана жетишсиздик: Модель машыгуу маалыматтары боюнча мыкты иштесе, бирок жаңы маалыматтар менен күрөшсө, ашыкча ылайыктуу деп эсептелет, ал эми өтө жөнөкөй болсо, ылайыксыз деп эсептелет. Натыйжалуу моделдерди куруунун ачкычы – бул туура эмес балансты табууда.
5. Машинаны үйрөнүүнүн негизги алгоритмдерине киришүү
Негиздерди өздөштүргөндөн кийин, сиз татаалыраак машина үйрөнүү алгоритмдерин изилдей аласыз:
-
Сызыктуу регрессия: Бул үзгүлтүксүз өзгөрмөлөрдү болжолдоо ыкмасы жөнөкөй, бирок маанилүү. Бул өнүккөн ыкмалар үчүн негиз болуп кызмат кылат жана сиз жолуга турган биринчи моделдердин бири болушу мүмкүн.
-
Логистикалык регрессия: категориялык натыйжалары бар маселелерди чечүүдө логистикалык регрессия маанилүү. Ал көп учурда бинардык классификация милдеттери үчүн колдонулат.
-
Чечим дарактары: Чечим дарактарын түшүнүү жана ишке ашыруу оңой, анткени алар маалыматтарды өзгөчөлүк баалуулуктарынын негизинде бөлүшөт. Алар регрессия жана классификация тапшырмаларына да колдонулушу мүмкүн.
-
K-Nearest Neighbors (KNN): KNN – бул өзгөчөлүк мейкиндигинде маалымат чекиттеринин жакындыгына негизделген болжолдоолорду жасаган жөнөкөй алгоритм.
6. Bootcamp менен баштаңыз
Code Labs Academy дарегиндеги Data Science and AI bootcamp сыяктуу структураланган окутуу программасы, эгер сиз сүңгүүнү кааласаңыз, сизге керектүү көрсөтмөлөрдү жана түшүнүктөрдү бере алат. машина үйрөнүү, бирок эмнеден баштоону билбейм. Эгерде сиз чыгымдарды жана жүктөө лагери эмнени билдирерин билбесеңиз, [бул макаланы] текшерип көрүңүз (https://codelabsacademy.com/blog/how-much-does-code-labs-academys-data-science-and-ai -part-time-bootcamp-cost) баарын майда-чүйдөсүнө чейин түшүндүрүп.
Эмне үчүн Online Bootcamp тандоо керек?
-
Комплекстүү Куррикулум: Алгебра, программалоо, маалыматтарды манипуляциялоо жана машина үйрөнүү сыяктуу темаларды камтыган фундаменталдык билимдерди бир жерден алыңыз.
-
Практикалык үйрөнүү: Бизнес көйгөйлөрүн чагылдырган практикалык долбоорлорго катышыңыз.
-
Насаатчылык: Окуу лагеринде камтылган сабактардан тышкары, сиз тажрыйбалуу инструкторлоруңуздан жеке кеңеш жана колдоо аласыз.
-
Карьерага жетекчилик: Портфолиоңузду түзүү жана маалымат илими же жасалма интеллект тармагында карьерага даярданууда колдоо алыңыз.
Машина үйрөнүү жаатында саякатыңызды баштоо үчүн математика, программалоо, маалыматтарды иштетүү жана машинаны үйрөнүүнүн фундаменталдык концепцияларында бекем түшүнүккө ээ болуу маанилүү. Бул аймактарды өздөштүрүү менен, сиз өзүңүздү машина үйрөнүү боюнча практик катары ийгиликке даярдайсыз. Структураланган окуу жана онлайн жүктөө лагерлеринин практикалык тажрыйбасы менен сиз маалымат илиминде же жасалма интеллектте пайдалуу мансапка жетүүнүн эң жакшы жолундасыз.
Code Labs Academy программасынан Machine Learning көндүмдөрү менен маалыматтарды ачылыштарга айландырыңыз.
