Python mokymasis mašininiam mokymuisi yra jaudinantis ir ambicingas siekis, atveriantis pasaulį, kupiną galimybių. Laikas, kurio reikia norint įgyti įgūdžių šioje srityje, gali labai skirtis, priklausomai nuo jūsų ankstesnių žinių, supratimo, kurio siekiate, ir įsipareigojimo, kurį investuojate į studijas.
Jūsų išeities taško įvertinimas
Dabartinių žinių įvertinimas yra pirmasis žingsnis mokantis mašininio mokymosi naudojant Python. Jei jau esi įgudęs, turi pranašumą. Python yra pageidaujama mašininio mokymosi programavimo kalba dėl stipraus bendruomenės palaikymo, gausių bibliotekų ir patogaus vartotojui pobūdžio. Tačiau jei nesate susipažinę su Python, būkite pasirengę skirti daugiau laiko išmokti pagrindų. Priklausomai nuo to, kaip gerai suprantate programavimo sąvokas, tai gali užtrukti nuo dviejų savaičių iki kelių mėnesių.
Ne mažiau svarbus yra tvirtas matematikos pagrindas. Svarbios sritys, tokios kaip skaičiavimas, tikimybė, statistika ir tiesinė algebra, yra būtinos mašininiam mokymuisi. Jei reikia tobulinti jūsų matematinius įgūdžius, peržiūrėję šias temas galite pratęsti mokymosi grafiką. Apsvarstykite galimybę praleisti vieną ar tris mėnesius atnaujinti šiuos pagrindus.
Besimokantiesiems, ieškantiems struktūrinio vadovavimo, tokios programos kaip Code Labs Academy Data Science and AI Bootcamp siūlo išsamią mokymo programą, kuri apima šiuos pagrindinius įgūdžius ir padeda kurti aplanką. duomenų mokslo ir AI sprendimų.
Python pagrindai mašininiam mokymuisi
Jei tik pradedate, išmokite Python pagrindus, įskaitant duomenų tipus, kilpas, funkcijas ir objektinį programavimą. Po to naršykite populiarias duomenų mokslo ir mašininio mokymosi bibliotekas, pvz., Matplotlib arba Seaborn vizualizavimui, NumPy skaitiniams skaičiavimams ir pandas duomenų valdymui. Nuosekliai stengdamiesi su šiais įrankiais susipažinsite per vieną ar du mėnesius.
Tiems, kurie jau turi šiek tiek Python žinių, kitas žingsnis yra įsigilinti į bibliotekas, specialiai sukurtas mašininiam mokymuisi, pvz., scikit-learn, TensorFlow arba PyTorch. Kadangi šios bibliotekos yra būtinos mašininio mokymosi projektams, svarbu su jomis susipažinti. Pagrindinį supratimą galite pasiekti per dvi ar tris savaites, tačiau visiškas meistriškumas užtruks ilgiau, jei šiuos įgūdžius pritaikysite sprendžiant realias problemas. Kursas, pvz., „Python for Data Science and AI“ arba „Mastering Data Analytics“, gali padėti supaprastinti šį procesą.
Mašininio mokymosi sąvokų supratimas
Nors mašininis mokymasis yra didžiulė sritis, svarbu suprasti pagrindines jo sąvokas. Tai apima tokias temas kaip neuroniniai tinklai, prižiūrimas ir neprižiūrimas mokymasis, regresija, klasifikavimas ir grupavimas. Paprastai pradedantiesiems reikia maždaug dviejų ar trijų mėnesių, kad visiškai suprastų šias sritis. Šiuo laikotarpiu internetinės pamokos ir kursai gali būti itin naudingi.
Yra pradedantiesiems pritaikytų kursų su praktiniais pavyzdžiais tokiose platformose kaip Coursera, edX ir Udemy. Be to, tokios interaktyvios platformos kaip „Kaggle“ suteikia galimybę spręsti problemas ir pritaikyti teorines žinias realiems duomenų rinkiniams. Tokios programos kaip Code Labs Academy duomenų mokslo sertifikatas pabrėžia praktinį mokymąsi naudojant praktines programas, užtikrinant, kad studentai įgytų realios patirties.
Žinių taikymas realaus pasaulio projektams
Kad būtų sėkmingas mašininis mokymasis, teorinių žinių neužtenka. Praktinės patirties įgijimas yra labai svarbus norint sumažinti atotrūkį tarp mokymosi ir taikymo realiame pasaulyje. Dalyvavimas projektuose ne tik gilina jūsų supratimą, bet ir padeda sukurti portfelį, kurį galėsite pristatyti potencialiems darbdaviams.
Pradėkite nuo paprastų užduočių, tokių kaip vaizdų rūšiavimas, nuosavybės verčių numatymas arba klientų atsiliepimų analizė. Palaipsniui pereikite prie sudėtingesnių projektų, tokių kaip pokalbių robotų, nuspėjamųjų modelių ar rekomendacijų sistemų kūrimas. Projekto užbaigimo trukmė gali skirtis nuo kelių dienų iki kelių savaičių, priklausomai nuo sudėtingumo ir jūsų patirties lygio.
Be to, dirbdami su projektais galite susidurti su tipiniais mašininio mokymosi iššūkiais, pvz., funkcijų inžinerija, trūkstamų duomenų tvarkymu ir modelio našumo įvertinimu. Įveikę šiuos iššūkius pagilinsite supratimą ir patobulinsite problemų sprendimo įgūdžius.
Išplėstinės temos ir nuolatinis mokymasis
Įvaldę pagrindus, galite tyrinėti sudėtingesnes temas, tokias kaip natūralios kalbos apdorojimas, gilus mokymasis ir mokymasis sustiprinti. Šios sritys yra gana sudėtingos ir reikalauja daug laiko. Pavyzdžiui, giluminiam mokymuisi reikia suprasti atgalinį sklaidą, įvairias neuroninių tinklų architektūras ir naudoti tokias sistemas kaip PyTorch arba TensorFlow.
Norėdami toliau tobulinti savo žinias, apsvarstykite programas, kuriose akcentuojamos pažangios sąvokos, pvz., „Python for Data Analysis“ arba specializuotos duomenų mokslo laipsnių kryptys. Pavyzdžiui, Code Labs Academy „Bootcamp“ ne tik paruošia jus realaus pasaulio iššūkiams, bet ir užtikrina, kad esate pasiruošę įveikti pažangiausius dirbtinio intelekto pokyčius.
Laiko įsipareigojimai, pagrįsti tikslais
Laikas, reikalingas mašininiam mokymuisi naudojant Python, priklauso nuo jūsų tikslų. Jei norite suprasti pagrindus ir dirbti su paprastais projektais, paprastai pakanka trijų iki šešių mėnesių nuoseklaus mokymosi. Šiame įvertinime daroma prielaida, kad galite skirti apie 10–15 valandų per savaitę.
Tačiau, jei norite gilintis į pažangias temas ar užsitikrinti darbą šioje srityje, turėtumėte tikėtis nuo šešių mėnesių iki metų. Tai apims sudėtingų koncepcijų mokymąsi, sudėtingų projektų užbaigimą ir patirties įgijimą stažuočių ar asmeninių projektų metu. Norėdami tai pasiekti, apsvarstykite galimybę į savo mokymosi rutiną investuoti 20–30 valandų per savaitę. Tokios programos kaip Code Labs Academy duomenų mokslo ir dirbtinio intelekto sertifikavimas gali padėti pagreitinti šį procesą pasitelkiant struktūrinį mokymąsi ir suasmenintą palaikymą per 3 ar 6 mėnesius, atsižvelgiant į jūsų galimybes.
Perėjimas prie mašininio mokymosi gali būti greitesnis asmenims, kurie jau dirba susijusioje srityje. Panaudojus turimas žinias ir sutelkiant dėmesį į žinių spragų šalinimą, gali būti įmanoma sutrumpinti laiką, reikalingą praktinei kompetencijai įgyti, iki trijų ar keturių mėnesių.
Patarimai, kaip pagreitinti mokymosi procesą
– Nustatykite konkrečius tikslus: aiškiai apibrėžkite savo tikslus mašininio mokymosi srityje. Konkrečių tikslų nustatymas padės sutelkti pastangas, nesvarbu, ar atliekate akademinius tyrimus, keičiate karjerą ar sprendžiate konkrečius iššūkius.
-
Tęskite organizuotai: naudokite struktūrizuotus mokymosi būdus iš patikimų šaltinių. Laipsniškas perėjimas nuo Python pagrindų prie pažangaus mašininio mokymosi užtikrina sklandų perėjimą.
-
Treniruokis reguliariai: Reguliariai skirkite laiko praktikai. Darbas su projektais ir praktinis programavimas yra labai svarbūs norint suprasti ir išlaikyti tai, ko išmokote.
– Prisijunkite prie bendruomenių: prisijunkite prie specializuotų forumų ar internetinių bendruomenių, tokių kaip „Reddit“ ir „Stack Overflow“. Susisiekite su specialistais ir kitais besimokančiaisiais, kurie domisi jūsų interesais, gali suteikti vertingų įžvalgų ir paramos.
- Ieškokite mentoriaus: jei įmanoma, susiraskite mentorių, kuris padėtų išsiaiškinti sudėtingas temas, pateikti atsiliepimų apie projektus ir patarti karjeros klausimais.
Subalansuokite mokymąsi su kitais įsipareigojimais
Daugelis žmonių kreipiasi į Python norėdami pagerinti savo mašininio mokymosi įgūdžius kartu su studijomis ar karjera. Norint nuolat tobulėti ir nesijausti pervargtam, svarbu efektyviai valdyti savo laiką. Padalinkite savo mokymąsi į valdomas dalis ir nustatykite pasiekiamus tikslus. Tokie įrankiai kaip Trello ar Notion gali padėti stebėti pažangą ir organizuoti projektus.
Kad išvengtumėte perdegimo, nepamirškite reguliariai daryti pertraukų ir išlaikyti sveiką darbo ir asmeninio gyvenimo pusiausvyrą. Mokymasis yra maratonas, o ne sprintas, todėl turėkite omenyje šią perspektyvą.
Išvada
Laikas, kurio reikia norint išmokti mašininio mokymosi naudojant Python, gali labai skirtis – nuo kelių mėnesių iki daugiau nei vienerių metų, priklausomai nuo fono, tikslų ir įsipareigojimų. Tai turininga kelionė. Sutelkdami dėmesį į pagrindinius įgūdžius, reguliariai praktikuodami ir įsipareigodami nuolat mokytis, galite užtikrintai įvaldyti šią sritį. Nesvarbu, kokio lygio patirties turite, pastangos, kurias investuosite į mašininį mokymąsi, atsipirks geresnėmis darbo galimybėmis ir asmeniniu augimu.
- Pasinaudokite Data Science and AI potencialu su Code Labs Academy Bootcamp.*
