Mašininis mokymasis šiandien yra viena iš svarbiausių kompiuterių mokslo pažangos varomųjų jėgų. Kaip dirbtinio intelekto (AI) poskyris, mašininis mokymasis leidžia kompiuteriams mokytis iš duomenų ir laikui bėgant pagerinti savo našumą nereikalaujant išsamių programavimo instrukcijų. Anksti įgydami patirties šioje srityje, trokštantys kompiuterių mokslininkai gali atverti daugybę galimybių moksle, pramonėje ir ne tik. Šiame straipsnyje sužinosite, kaip sėkmingai dirbti kompiuterių mokslo srityje, sutelkiant dėmesį į mašininį mokymąsi.
Kodėl sutelkti dėmesį į mašininį mokymąsi?
Mašininis mokymasis yra šiuolaikinių technologijų kertinis akmuo. Jo programos keičia įvairias pramonės šakas visame pasaulyje – nuo autonominių transporto priemonių ir nuspėjamosios analizės sveikatos priežiūros srityje iki srautinio perdavimo paslaugų rekomendacijų sistemų. Ankstyvas mokymas mašininio mokymosi srityje ne tik suteikia pažangiausių įgūdžių, bet ir suteikia konkurencinį pranašumą vis labiau automatizuotoje ir duomenimis pagrįstoje darbo rinkoje. Tai taip pat yra labai svarbus komponentas kuriant tvirtą duomenų mokslo gyvenimo aprašymą ir vykdant vaidmenis, pabrėžiančius duomenų mokslo sertifikatus.
Mašininio mokymosi blokai
Norint sėkmingai įvaldyti duomenų analizę ir dirbtinį intelektą duomenų moksle, prieš tyrinėjant sudėtingesnes temas svarbu suprasti pagrindines mašininio mokymosi sąvokas.
– Programavimo įgūdžiai Pradėkite nuo Python, labiausiai populiari mašininio mokymosi kalba dėl patogumo vartotojui ir turtingos bibliotekos ekosistemos, įskaitant tokius įrankius kaip TensorFlow, PyTorch ir scikit-learn. Susipažinkite su duomenų tvarkymo bibliotekomis, tokiomis kaip NumPy ir pandos, kurios yra būtinos ruošiant duomenis.
-
Matematika ir statistika Pagerinkite savo supratimą apie tikimybę, skaičiavimą ir tiesinę algebrą – tris pagrindines sąvokas, kurios sudaro mašininio mokymosi algoritmų pagrindą. Ištirkite tokias statistines sąvokas kaip regresinė analizė, hipotezių tikrinimas ir įvairūs skirstiniai.
-
Duomenų valdymas Sužinokite, kaip rinkti, išvalyti ir iš anksto apdoroti duomenis, nes jūsų įvesties duomenų kokybė daro didelę įtaką ML modelių veikimui. Vizualizacijos įrankiai, tokie kaip Seaborn ir Matplotlib, gali padėti atskleisti duomenų įžvalgas ir modelius.
-
Mašininio mokymosi metodai Pradėkite nuo prižiūrimų ir neprižiūrimų mokymosi metodų, tokių kaip paramos vektorinės mašinos, sprendimų medžiai, klasterizavimas ir tiesinė regresija. Palaipsniui pereikite prie pažangių temų, tokių kaip neuroniniai tinklai, gilus mokymasis ir mokymasis sustiprinti.
Žingsniai, kaip pradėti mašininio mokymosi kelionę
Pradėti naudotis mašininiu mokymusi gali atrodyti labai sunku, tačiau galite supaprastinti procesą taikydami struktūrinį metodą.
-
Užsiregistruokite į internetinius kursus Tokios platformos kaip Coursera ir edX siūlo pradedantiesiems pritaikytus ir pažengusius kursus. Kaggle pateikia realaus pasaulio iššūkius, kaip pritaikyti savo žinias.
-
Praktiniai projektai Pradėkite nuo mažų užduočių, pvz., vaizdų klasifikavimo ar kainos numatymo. Laikui bėgant tobulinkite savo įgūdžius naudodamiesi sudėtingais projektais, pvz., prognozuodami laiko eilutes arba apdorodami natūralią kalbą, kad patobulintumėte duomenų mokslo CV.
-
Bendruomenės įtraukimas Prisijunkite prie „GitHub“, „Reddit“ bendruomenių ar vietinių susitikimų, kad galėtumėte dalytis žiniomis, dirbti su projektais ir semtis įkvėpimo iš kitų.
-
Dirbkite su tikrais duomenų rinkiniais Tyrinėkite duomenų rinkinius „Kaggle“, UCI saugykloje arba „Google“ duomenų rinkiniuose, kad gautumėte praktinės patirties.
-
Mokykitės pagrindinių įrankių Tokie įrankiai kaip „Jupyter Notebooks“, „PyTorch“, „TensorFlow“ ir „Google Colab“ supaprastina mašininio mokymosi modelių kūrimą.
Jei norite išsamesnio, praktiškesnio ir vadovaujamo požiūrio į šias temas, apsvarstykite Data Science and AI Bootcamp. Programa Code Labs Academy apima mašininio mokymosi pagrindus, pagrindinius duomenų mokslo laipsnio dalykus ir naujausius dirbtinio intelekto pasiekimus, kad būtumėte pasirengę pramonei.
Karjeros galimybės su mašininio mokymosi įgūdžiais
Mašininio mokymosi patirtis gali paskatinti įvairius vaidmenis informatikos ir duomenų mokslo srityse, įskaitant:
-
Data Scientist Naudokite mašininį mokymąsi, kad analizuotumėte sudėtingus duomenų rinkinius ir gautumėte veiksmingų įžvalgų – tai pagrindinis įgūdis bet kuriam duomenų mokslo laipsnį turinčiam asmeniui.
-
Mašinų mokymosi inžinierius Kurkite ir įgyvendinkite keičiamo dydžio ML modelius operacinėms sistemoms.
-
AI tyrinėtojas Kurkite naujoves naudodami naujus algoritmus ir technologijas dirbtinio intelekto ir duomenų mokslo srityse.
-
Programinės įrangos kūrėjas, turintis ML patirtį Kurkite išmaniąsias programas, pvz., pokalbių robotus ir rekomendacinius variklius.
Iššūkių įveikimas
Nors mašininio mokymosi įvaldymas gali atrodyti bauginantis, reikia spręsti tokias problemas kaip staigi mokymosi kreivė, išteklių apribojimai arba apgaulės sindromas gali sukelti didelį augimą. Tokios platformos kaip „Google Colab“ padeda įveikti aparatinės įrangos suvaržymus, o reguliari praktika ir palaikanti bendruomenė didina pasitikėjimą.
Išvada
Ankstyvos žinios apie mašininį mokymąsi ir dirbtinį intelektą gali suteikti lemiamą karjeros pranašumą. Įsitraukdami į praktinius projektus, gavę duomenų mokslo sertifikatus ir būdami nuolat informuoti apie pažangą, galite tapti naujovių priešakyje.
ĮvaldykiteMachine Learning ir pakeiskite savo požiūrį į duomenis adresu Code Labs Academy.
