Wat moet ik leren vóór machinaal leren?

Machine learning (ML) heeft een aanzienlijke impact op verschillende industrieën. Het vermogen om gegevens te analyseren en resultaten te voorspellen creëert nieuwe kansen op terreinen als gezondheidszorg en financiën. Het is echter belangrijk om een solide basis te leggen voordat je je gaat verdiepen in machine learning. Dit artikel schetst de noodzakelijke vereisten en laat zien hoe een Data Science and AI bootcamp u kan ondersteunen op uw reis naar machine learning.

1. Wiskunde: de kern van machinaal leren

Machine learning-algoritmen zijn diep geworteld in de wiskunde. Om deze modellen effectief te begrijpen en toe te passen, is het goed om fundamentele wiskundige concepten te begrijpen:

Lineaire algebra: Deep learning is met name afhankelijk van lineaire algebra binnen machine learning-modellen. Het begrijpen van vectoren, matrices en matrixbewerkingen kan helpen begrijpen hoe algoritmen gegevens verwerken.
Calculus: Om te begrijpen hoe algoritmen zichzelf optimaliseren, is een goed begrip van calculus nodig, met name differentiaalrekening. Bij gradiëntafdaling worden bijvoorbeeld afgeleiden gebruikt om de voorspellingsfout van een model te minimaliseren.
Kansbaarheid en statistiek: Machine learning is afhankelijk van probabilistisch denken om voorspellingen te genereren. Om de onzekerheid in modellen te beoordelen, is het essentieel om concepten als voorwaardelijke waarschijnlijkheid, de stelling van Bayes en verschillende verdelingen te begrijpen.

Hoewel deze concepten misschien complex lijken, worden ze praktisch geïntroduceerd in data science-programma's zoals de Data Science en AI Bootcamp op Code Labs Academy, waar leerlingen de directe toepassingen van wiskunde in echte projecten kunnen zien.

2. Programmeervaardigheden: de ruggengraat van machinaal leren

De implementatie van machine learning-modellen vereist enige programmeervaardigheden. Python voor data science is de meest gebruikte taal op dit gebied vanwege het gebruiksvriendelijke karakter en de uitgebreide bibliotheekondersteuning. Een fundamenteel begrip van Python is noodzakelijk bij het leren effectief beheren van grote datasets. Met pakketten als NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow en PyTorch onderscheidt Python zich als de voorkeurstaal voor machinaal leren.

3. Gegevensmanipulatie: uw gegevens voorbereiden op machinaal leren

Voor machine learning zijn data nodig, en om de effectiviteit ervan te garanderen is vaak opschoning en transformatie nodig.

Gegevensruzie: gegevens komen zelden in perfecte staat. Voordat u het in uw modellen kunt gebruiken, moet u ontbrekende waarden, uitschieters en inconsistenties aanpakken. Panda’s zijn een belangrijk hulpmiddel in dit proces.
Gegevensvisualisatie: om trends, patronen en uitschieters in uw gegevens te identificeren, is het belangrijk om deze te visualiseren met behulp van grafieken en diagrammen. Bibliotheken zoals Matplotlib en Seaborn maken het gemakkelijker om uw gegevens te verkennen en functies te selecteren.

4. Basisconcepten voor machinaal leren

Voordat we ons verdiepen in complexere modellen, is het handig om enkele basisconcepten van machine learning te begrijpen:

Begeleid versus onbewaakt leren: Bij begeleid leren werken we met gelabelde gegevens, terwijl onbewaakt leren gebaseerd is op ongelabelde gegevens. Elke benadering dient verschillende doeleinden bij het classificeren en clusteren van taken.
Training, validatie en testen: om ervoor te zorgen dat modellen effectief functioneren in scenario's uit de echte wereld, moeten ze worden getest, gevalideerd en getraind op ongeziene gegevens. De verdeling van uw gegevens in test-, validatie- en trainingssets zorgt ervoor dat het model goed generaliseert en verkleint het risico op overfitting.
Overfitting en Underfitting: een model wordt als overfit beschouwd als het uitstekend presteert op basis van de trainingsgegevens, maar worstelt met nieuwe gegevens, terwijl het als ondergeschikt wordt beschouwd als het te simpel is. De sleutel tot het bouwen van effectieve modellen ligt in het vinden van de juiste balans tussen vertekening en variantie.

5. Inleiding tot belangrijke machine learning-algoritmen

Nadat u de basis onder de knie heeft, kunt u complexere machine learning-algoritmen verkennen:

Lineaire regressie: deze methode voor het voorspellen van continue variabelen is eenvoudig maar essentieel. Het dient als basis voor meer geavanceerde technieken en is waarschijnlijk een van de eerste modellen die je tegenkomt.
Logistische regressie: bij het oplossen van problemen met categorische uitkomsten is logistische regressie essentieel. Het wordt vaak gebruikt voor binaire classificatietaken.
Beslissingsbomen: Beslisbomen zijn gemakkelijk te begrijpen en te implementeren omdat ze gegevens splitsen op basis van kenmerkwaarden. Ze kunnen worden toegepast op zowel regressie- als classificatietaken.
K-Nearest Neighbours (KNN): KNN is een eenvoudig algoritme dat voorspellingen doet op basis van de nabijheid van datapunten in de objectruimte.

6. Ga aan de slag met een Bootcamp

Een gestructureerd leerprogramma zoals de Data Science and AI bootcamp op Code Labs Academy kan de begeleiding en duidelijkheid bieden die je nodig hebt als je je wilt verdiepen in machine learning, maar weet niet waar te beginnen. Als je niet zeker bent over de kosten en wat de bootcamp precies inhoudt, bekijk dan dit artikel waarin alles tot in detail wordt uitgelegd.

Waarom kiezen voor een online bootcamp?

Uitgebreid leerplan: verwerf op één plek fundamentele kennis over onderwerpen als algebra, programmeren, gegevensmanipulatie en machinaal leren.
Hands-on leren: neem deel aan praktische projecten die zakelijke uitdagingen weerspiegelen.
Mentoring: Naast de lessen die tijdens een bootcamp zijn inbegrepen, krijg je persoonlijk advies en ondersteuning van je ervaren instructeurs.
Career Guidance:Krijg ondersteuning bij het opbouwen van uw portfolio en de voorbereiding op een carrière in data science of kunstmatige intelligentie.

Om je reis op het gebied van machinaal leren te beginnen, is het belangrijk om een goed begrip te hebben van wiskunde, programmeren, gegevensverwerking en de fundamentele concepten van machinaal leren. Door deze gebieden onder de knie te krijgen, bereid je jezelf voor op succes als beoefenaar van machine learning. Met gestructureerd leren en praktische ervaring via online bootcamps ben je op de beste weg naar een lonende carrière in data science of kunstmatige intelligentie.

Zet data om in doorbraken met Machine Learning vaardigheden van Code Labs Academy.