Czego powinienem się nauczyć przed uczeniem maszynowym?

Zaktualizowano na October 29, 2024 4 Przeczytaj minuty

Uczenie maszynowe (ML) ma znaczący wpływ na różne gałęzie przemysłu. Jego zdolność do analizowania danych i przewidywania wyników stwarza nowe możliwości w takich dziedzinach, jak opieka zdrowotna i finanse. Jednak przed przystąpieniem do uczenia maszynowego ważne jest stworzenie solidnych podstaw. W tym artykule omówiono niezbędne warunki wstępne i pokazano, jak bootacamp dotyczący nauki o danych i sztucznej inteligencji może pomóc Ci w rozpoczęciu nauki maszynowej.

1. Matematyka: rdzeń uczenia maszynowego

Algorytmy uczenia maszynowego są głęboko zakorzenione w matematyce. Aby skutecznie zrozumieć i zastosować te modele, dobrze jest zrozumieć podstawowe pojęcia matematyczne:

• Algebra liniowa: W szczególności głębokie uczenie się opiera się na algebrze liniowej w modelach uczenia maszynowego. Zrozumienie wektorów, macierzy i operacji na macierzach może pomóc w zrozumieniu, w jaki sposób algorytmy przetwarzają dane.

• Rachunek: Zrozumienie, w jaki sposób algorytmy optymalizują się, wymaga solidnego zrozumienia rachunku różniczkowego, zwłaszcza rachunku różniczkowego. Na przykład opadanie gradientowe wykorzystuje pochodne, aby zminimalizować błąd przewidywania modelu.

• Prawdopodobieństwo i statystyka: Uczenie maszynowe opiera się na myśleniu probabilistycznym w celu generowania prognoz. Aby ocenić niepewność modeli, konieczne jest zrozumienie takich pojęć, jak prawdopodobieństwo warunkowe, twierdzenie Bayesa i różne rozkłady.

Chociaż koncepcje te mogą wydawać się skomplikowane, są one wprowadzane w praktyce w programach nauki o danych, takich jak Data Science i AI Bootcamp w Code Labs Academy, gdzie uczniowie mogą zobaczyć bezpośrednie zastosowania matematyki w rzeczywistych projektach.

2. Umiejętności programowania: podstawa uczenia maszynowego

Implementacja modeli uczenia maszynowego wymaga pewnych umiejętności programowania. Python do nauki o danych jest najczęściej używanym językiem w tej dziedzinie ze względu na jego przyjazny dla użytkownika charakter i rozbudowaną obsługę bibliotek. Do nauki efektywnego zarządzania dużymi zbiorami danych konieczna jest podstawowa znajomość języka Python. Dzięki pakietom takim jak NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow i PyTorch Python wyróżnia się jako preferowany język do uczenia maszynowego.

3. Manipulacja danymi: przygotowanie danych do uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe wymaga danych, a aby zapewnić ich skuteczność, często wymaga oczyszczenia i transformacji.

• Zaburzanie danych: dane rzadko kiedy są w idealnym stanie. Zanim będzie można użyć go w swoich modelach, należy zająć się brakującymi wartościami, wartościami odstającymi i niespójnościami. Pandy są ważnym narzędziem w tym procesie.

• Wizualizacja danych: Aby zidentyfikować trendy, wzorce i wartości odstające w danych, ważne jest, aby zwizualizować je za pomocą wykresów i wykresów. Biblioteki takie jak Matplotlib i Seaborn ułatwiają eksplorację danych i wybieranie funkcji.

4. Podstawowe pojęcia dotyczące uczenia maszynowego

Przed zagłębieniem się w bardziej złożone modele warto zrozumieć kilka podstawowych koncepcji uczenia maszynowego:

• Uczenie się pod nadzorem a uczenie się bez nadzoru: W uczeniu się pod nadzorem pracujemy z danymi oznaczonymi etykietami, podczas gdy uczenie się bez nadzoru opiera się na danych nieoznaczonych. Każde podejście służy różnym celom w zadaniach klasyfikacji i grupowania.

• Szkolenie, walidacja i testowanie: Aby mieć pewność, że modele będą skutecznie działać w rzeczywistych scenariuszach, należy je testować, walidować i szkolić na niewidocznych danych. Podział danych na zbiory testowe, walidacyjne i szkoleniowe pomaga zapewnić, że model dobrze się uogólnia i zmniejsza ryzyko nadmiernego dopasowania.

• Nadmierne i niedopasowanie: Model uznaje się za nadmiernie dopasowany, jeśli doskonale sprawdza się na danych uczących, ale ma problemy z nowymi danymi, natomiast uważa się za niedopasowany, jeśli jest zbyt prosty. Kluczem do budowania skutecznych modeli jest znalezienie właściwej równowagi pomiędzy błędem a wariancją.

5. Wprowadzenie do kluczowych algorytmów uczenia maszynowego

Po opanowaniu podstaw możesz eksplorować bardziej złożone algorytmy uczenia maszynowego:

• Regresja liniowa: Ta metoda przewidywania zmiennych ciągłych jest prosta, ale niezbędna. Służy jako podstawa dla bardziej zaawansowanych technik i prawdopodobnie jest jednym z pierwszych modeli, z którymi się spotkasz.

• Regresja logistyczna: Przy rozwiązywaniu problemów z wynikami kategorycznymi niezbędna jest regresja logistyczna. Jest często używany do zadań klasyfikacji binarnej.

• Drzewa decyzyjne: Drzewa decyzyjne są łatwe do zrozumienia i wdrożenia, ponieważ dzielą dane na podstawie wartości funkcji. Można je zastosować zarówno do zadań regresyjnych, jak i klasyfikacyjnych.

• K-Nearest Neighbors (KNN): KNN to prosty algorytm, który dokonuje przewidywań na podstawie bliskości punktów danych w przestrzeni cech.

6. Rozpocznij od Bootcampu

Ustrukturyzowany program nauczania, taki jak obok nauki o danych i sztucznej inteligencji pod adresem Code Labs Academy może zapewnić wskazówki i przejrzystość, których potrzebujesz, jeśli chcesz zagłębić się w temat uczenie maszynowe, ale nie wiem od czego zacząć. Jeśli nie masz pewności co do kosztów i na czym dokładnie polega bootcamp, zapoznaj się z tym artykułem wyjaśniając wszystko szczegółowo.

Dlaczego warto wybrać Bootcamp online?

• Kompleksowy program nauczania: Zdobądź w jednym miejscu podstawową wiedzę obejmującą takie tematy, jak algebra, programowanie, manipulowanie danymi i uczenie maszynowe.

• Nauka praktyczna: weź udział w praktycznych projektach, które odzwierciedlają wyzwania biznesowe.

• Mentoring: Oprócz lekcji w ramach bootcampu otrzymasz osobiste porady i wsparcie od doświadczonych instruktorów.

• Poradnictwo zawodowe:Uzyskaj wsparcie w budowaniu portfolio i przygotowaniu do kariery w dziedzinie analityki danych lub sztucznej inteligencji.

Aby rozpocząć swoją przygodę w dziedzinie uczenia maszynowego, ważne jest, aby mieć solidną wiedzę z zakresu matematyki, programowania, przetwarzania danych i podstawowych koncepcji uczenia maszynowego. Opanowując te obszary, przygotowujesz się na sukces jako praktyk w zakresie uczenia maszynowego. Dzięki ustrukturyzowanemu kształceniu i praktycznemu doświadczeniu zdobytemu podczas bootcampu online jesteś na najlepszej ścieżce do satysfakcjonującej kariery w dziedzinie analityki danych lub sztucznej inteligencji.

Przekształcaj dane w przełomowe rozwiązania dzięki umiejętnościom Uczenia maszynowego z Code Labs Academy.