Mašīnmācībai (ML) ir būtiska ietekme uz dažādām nozarēm. Tā spēja analizēt datus un prognozēt rezultātus rada jaunas iespējas tādās jomās kā veselības aprūpe un finanses. Tomēr pirms iedziļināšanās mašīnmācībā ir svarīgi izveidot stabilu pamatu. Šajā rakstā tiks izklāstīti nepieciešamie priekšnosacījumi un parādīts, kā Datu zinātnes un AI sāknēšanas nometne var jums palīdzēt ceļā uz mašīnmācīšanos.
1. Matemātika: mašīnmācīšanās pamats
Mašīnmācīšanās algoritmi ir dziļi iesakņojušies matemātikā. Lai efektīvi izprastu un piemērotu šos modeļus, ir labi saprast matemātikas pamatjēdzienus:
-
Lineārā algebra: jo īpaši dziļā mācīšanās balstās uz lineāro algebru mašīnmācīšanās modeļos. Vektoru, matricu un matricu operāciju izpratne var palīdzēt saprast, kā algoritmi apstrādā datus.
-
Aprēķins: lai saprastu, kā algoritmi paši sevi optimizē, ir nepieciešama skaidra izpratne par aprēķiniem, jo īpaši par diferenciālrēķinu. Piemēram, gradienta nolaišanās izmanto atvasinājumus, lai samazinātu modeļa prognozēšanas kļūdu.
-
Varbūtība un statistika: mašīnmācība balstās uz varbūtības domāšanu, lai radītu prognozes. Lai novērtētu modeļu nenoteiktību, ir svarīgi saprast tādus jēdzienus kā nosacītā varbūtība, Bayes teorēma un dažādi sadalījumi.
Lai gan šie jēdzieni var šķist sarežģīti, tie tiek ieviesti praktiski tādās datu zinātnes programmās kā Data Science un AI Bootcamp vietnē Code Labs Academy, kur skolēni var redzēt tūlītējus matemātikas pielietojumus reālos projektos.
2. Programmēšanas prasmes: mašīnmācīšanās pamats
Mašīnmācīšanās modeļu ieviešanai ir nepieciešamas dažas programmēšanas prasmes. Python datu zinātnei ir visbiežāk lietotā valoda šajā jomā, pateicoties tā lietotājam draudzīgajam raksturam un plašajam bibliotēkas atbalstam. Mācoties efektīvi pārvaldīt lielas datu kopas, ir nepieciešama pamatprasme par Python. Izmantojot tādas pakotnes kā NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow un PyTorch, Python izceļas kā vēlamā valoda mašīnmācībām.
3. Manipulācija ar datiem: datu sagatavošana mašīnmācībai
Mašīnmācībai ir nepieciešami dati, un, lai nodrošinātu to efektivitāti, bieži vien ir nepieciešama tīrīšana un pārveidošana.
- Datu strīds: dati reti ir ideālā stāvoklī. Lai to varētu izmantot savos modeļos, ir jānovērš trūkstošās vērtības, novirzes un neatbilstības. Pandas ir svarīgs instruments šim procesam.
- Datu vizualizācija: lai jūsu datos noteiktu tendences, modeļus un novirzes, ir svarīgi tos vizualizēt, izmantojot diagrammas un diagrammas. Bibliotēkas, piemēram, Matplotlib un Seaborn, atvieglo datu izpēti un funkciju atlasi.
4. Mašīnmācīšanās pamatjēdzieni
Pirms iedziļināties sarežģītākos modeļos, ir lietderīgi izprast dažus mašīnmācības pamatjēdzienus.
-
Uzraudzīta un neuzraudzīta mācīšanās: uzraudzītās mācībās mēs strādājam ar iezīmētiem datiem, savukārt neuzraudzītas mācīšanās pamatā ir neiezīmēti dati. Katra pieeja kalpo dažādiem mērķiem klasifikācijas un klasterizācijas uzdevumos.
-
Apmācība, validācija un testēšana: lai nodrošinātu, ka modeļi efektīvi darbojas reālās pasaules scenārijos, tie ir jāpārbauda, jāapstiprina un jāapmāca ar neredzamiem datiem. Jūsu datu sadalīšana testa, validācijas un apmācības komplektos palīdz nodrošināt, ka modelis labi vispārinās un samazina pārmērības risku.
-
Overfitting un Underfitting: modelis tiek uzskatīts par pārāk piemērotu, ja tas lieliski darbojas uz treniņu datiem, bet cīnās ar jauniem datiem, savukārt tas tiek uzskatīts par nepietiekami piemērotu, ja tas ir pārāk vienkāršs. Efektīvu modeļu izveides atslēga ir atrast pareizo līdzsvaru starp neobjektivitāti un dispersiju.
5. Ievads galvenajos mašīnmācīšanās algoritmos
Pēc pamatu apguves varat izpētīt sarežģītākus mašīnmācīšanās algoritmus.
-
Lineārā regresija: šī nepārtrauktu mainīgo prognozēšanas metode ir vienkārša, taču būtiska. Tas kalpo kā pamats progresīvākām tehnikām un, iespējams, ir viens no pirmajiem modeļiem, ar ko jūs saskarsities.
-
Loģistiskā regresija: risinot problēmas ar kategoriskiem rezultātiem, loģistiskā regresija ir būtiska. To bieži izmanto binārās klasifikācijas uzdevumiem.
-
Lēmumu koki: lēmumu koki ir viegli saprotami un ieviešami, jo tie sadala datus, pamatojoties uz objektu vērtībām. Tos var piemērot gan regresijas, gan klasifikācijas uzdevumiem.
-
K Tuvākie kaimiņi (KNN): KNN ir vienkāršs algoritms, kas veic prognozes, pamatojoties uz datu punktu tuvumu objektu telpā.
6. Sāciet darbu ar Bootcamp
Strukturēta mācību programma, piemēram, Data Science and AI bootcamp vietnē Code Labs Academy, var sniegt nepieciešamos norādījumus un skaidrību, ja vēlaties ienirt mašīnmācība, bet nezinu, ar ko sākt. Ja neesat pārliecināts par izmaksām un to, ko īsti ietver sāknēšanas nometne, skatiet šo rakstu, kas to visu sīki izskaidro.
Kāpēc izvēlēties tiešsaistes bootcamp?
- Visaptveroša mācību programma: apgūstiet pamatzināšanas vienuviet, kas aptver tādas tēmas kā algebra, programmēšana, datu manipulācijas un mašīnmācīšanās.
- Praktiskas mācības: piedalieties praktiskajos projektos, kas atspoguļo uzņēmējdarbības izaicinājumus.
-
Mentorings: papildus nodarbībām, kas iekļautas sākumnometnes laikā, jūs saņemsiet personiskus padomus un atbalstu no pieredzējušiem instruktoriem.
-
Karjeras ieteikumi:Saņemiet atbalstu portfeļa veidošanā un sagatavošanās karjerai datu zinātnes vai mākslīgā intelekta jomā.
Lai sāktu savu ceļu mašīnmācīšanās jomā, ir svarīgi labi saprast matemātiku, programmēšanu, datu apstrādi un mašīnmācīšanās pamatjēdzienus. Apgūstot šīs jomas, jūs gatavojaties panākumiem kā mašīnmācības praktiķis. Izmantojot strukturētu mācīšanos un praktisko pieredzi no tiešsaistes sāknēšanas nometnēm, jūs esat uz labākā ceļa uz atalgojošu karjeru datu zinātnes vai mākslīgā intelekta jomā.
* Pārvērtiet datus par sasniegumiem, izmantojot Code Labs Academy iemaņas Machine Learning.*
