Mašininis mokymasis (ML) daro didelę įtaką įvairioms pramonės šakoms. Jo gebėjimas analizuoti duomenis ir numatyti rezultatus sukuria naujų galimybių tokiose srityse kaip sveikatos priežiūra ir finansai. Tačiau prieš gilinantis į mašininį mokymąsi svarbu sukurti tvirtą pagrindą. Šiame straipsnyje bus išdėstytos būtinos sąlygos ir parodyta, kaip Data Science and AI Bootcamp gali padėti jums keliaujant į mašininį mokymąsi.
1. Matematika: mašininio mokymosi pagrindas
Mašininio mokymosi algoritmai yra giliai įsišakniję matematikoje. Norint efektyviai suprasti ir taikyti šiuos modelius, pravartu suvokti pagrindines matematines sąvokas:
-
Tiesinė algebra: gilus mokymasis visų pirma priklauso nuo linijinės algebros mašininio mokymosi modeliuose. Vektorių, matricų ir matricų operacijų supratimas gali padėti suprasti, kaip algoritmai apdoroja duomenis.
-
Skaičiavimas: norint suprasti, kaip algoritmai optimizuojasi, reikia gerai išmanyti skaičiavimą, ypač diferencialinį skaičiavimą. Pavyzdžiui, gradiento nusileidimas naudoja išvestines, kad sumažintų modelio numatymo paklaidą.
-
Tikimybė ir statistika: mašininis mokymasis remiasi tikimybiniu mąstymu, kad sukurtų prognozes. Norint įvertinti modelių neapibrėžtumą, būtina suprasti tokias sąvokas kaip sąlyginė tikimybė, Bayeso teorema ir įvairūs skirstiniai.
Nors šios sąvokos gali atrodyti sudėtingos, jos praktiškai pristatomos duomenų mokslo programose, tokiose kaip Data Science ir AI Bootcamp adresu Code Labs Academy, kur besimokantieji gali pamatyti tiesioginį matematikos pritaikymą realaus pasaulio projektuose.
2. Programavimo įgūdžiai: mašininio mokymosi pagrindas
Mašininio mokymosi modelių įgyvendinimas reikalauja tam tikrų programavimo įgūdžių. „Python“ duomenų mokslui yra dažniausiai naudojama kalba šioje srityje dėl savo patogumo ir plataus bibliotekos palaikymo. Mokant efektyviai valdyti didelius duomenų rinkinius, būtinas esminis Python supratimas. Su tokiais paketais kaip „NumPy“, „Pandas“, „Scikit-learn“, „TensorFlow“ ir „PyTorch“, „Python“ išsiskiria kaip pageidaujama mašininio mokymosi kalba.
3. Duomenų manipuliavimas: duomenų paruošimas mašininiam mokymuisi
Mašininiam mokymuisi reikalingi duomenys, o norint užtikrinti jų efektyvumą, dažnai reikia išvalyti ir transformuoti.
- Duomenų ginčas: duomenys retai būna idealios būklės. Kad galėtumėte jį naudoti savo modeliuose, turite pašalinti trūkstamas vertes, nuokrypius ir neatitikimus. Pandos yra svarbi šio proceso priemonė.
– Duomenų vizualizacija: norint nustatyti duomenų tendencijas, modelius ir nuokrypius, svarbu juos vizualizuoti naudojant diagramas ir diagramas. Tokios bibliotekos kaip „Matplotlib“ ir „Seaborn“ leidžia lengviau naršyti duomenis ir pasirinkti funkcijas.
4. Pagrindinės mašininio mokymosi sąvokos
Prieš gilinantis į sudėtingesnius modelius, naudinga suprasti kai kurias pagrindines mašininio mokymosi sąvokas:
- Prižiūrimas ir neprižiūrimas mokymasis: mokydamiesi prižiūrime, dirbame su pažymėtais duomenimis, o neprižiūrimas mokymasis pagrįstas nepažymėtais duomenimis. Kiekvienas metodas skirtas skirtingiems klasifikavimo ir grupavimo užduočių tikslams.
– Mokymas, patvirtinimas ir testavimas: siekiant užtikrinti, kad modeliai efektyviai veiktų realaus pasaulio scenarijuose, jie turi būti išbandyti, patvirtinti ir apmokyti naudojant neregėtus duomenis. Duomenų padalijimas į testavimo, patvirtinimo ir mokymo rinkinius padeda užtikrinti, kad modelis būtų gerai apibendrintas ir sumažinama permontavimo rizika.
- Per didelis pritaikymas ir nepakankamas pritaikymas: modelis laikomas pertinkamu, jei jis puikiai veikia pagal treniruočių duomenis, bet susiduria su naujais duomenimis, o laikomas netinkamu, jei jis yra per paprastas. Veiksmingų modelių kūrimo raktas yra rasti tinkamą šališkumo ir dispersijos pusiausvyrą.
5. Pagrindinių mašininio mokymosi algoritmų įvadas
Įvaldę pagrindus, galite ištirti sudėtingesnius mašininio mokymosi algoritmus:
-
Tiesinė regresija: šis nenutrūkstamųjų kintamųjų prognozavimo metodas yra paprastas, tačiau būtinas. Jis naudojamas kaip pažangesnių technikų pagrindas ir greičiausiai yra vienas iš pirmųjų modelių, su kuriais susidursite.
-
Logistinė regresija: sprendžiant problemas su kategoriškais rezultatais, logistinė regresija yra būtina. Jis dažnai naudojamas dvejetainėms klasifikavimo užduotims atlikti.
– Sprendimų medžiai: sprendimų medžius lengva suprasti ir įgyvendinti, nes jie skaido duomenis pagal funkcijų vertes. Jie gali būti taikomi tiek regresijos, tiek klasifikavimo užduotims atlikti.
- K-Artimiausi kaimynai (KNN): KNN yra paprastas algoritmas, kuris prognozuoja pagal duomenų taškų artumą objekto erdvėje.
6. Pradėkite nuo „Bootcamp“.
Struktūrizuota mokymosi programa, pvz., Data Science and AI bootcamp, adresu Code Labs Academy, gali suteikti jums reikalingų patarimų ir aiškumo, jei norite pasinerti. mašininis mokymasis, bet nežinau, nuo ko pradėti. Jei nesate tikri dėl išlaidų ir tai, ką tiksliai reiškia įkrovos stovykla, peržiūrėkite šį straipsnį visa tai išsamiai paaiškinant.
Kodėl verta rinktis internetinę „Bootcamp“?
- Išsami mokymo programa: vienoje vietoje įgykite pagrindinių žinių, apimančių tokias temas kaip algebra, programavimas, duomenų apdorojimas ir mašininis mokymasis.
– Praktinis mokymasis: dalyvaukite praktiniuose projektuose, kurie atspindi verslo iššūkius.
-
Patarimas: be pamokų, įtrauktų į stovyklą, gausite asmeninių patarimų ir paramos iš savo patyrusių instruktorių.
-
Karjeros orientavimas:Gaukite pagalbos kuriant portfelį ir ruošiantis karjerai duomenų mokslo ar dirbtinio intelekto srityje.
Norint pradėti savo kelionę mašininio mokymosi srityje, svarbu gerai išmanyti matematiką, programavimą, duomenų apdorojimą ir pagrindines mašininio mokymosi sąvokas. Įvaldydami šias sritis, jūs pasiruošite sėkmei kaip mašininio mokymosi praktikas. Turėdami struktūrinį mokymąsi ir praktinę patirtį internetinėse stovyklose, esate geriausiu keliu į naudingą karjerą duomenų mokslo ar dirbtinio intelekto srityje.
- Paverskite duomenis laimėjimais naudodami Mašininio mokymosi įgūdžius iš Code Labs Academy.*
