Ce ar trebui să învăț înainte de învățarea automată?

Învățarea automată (ML) are un impact semnificativ asupra diferitelor industrii. Capacitatea sa de a analiza datele și de a prezice rezultate creează noi oportunități în domenii precum sănătatea și finanțele. Cu toate acestea, este important să stabiliți o bază solidă înainte de a explora învățarea automată. Acest articol va sublinia cerințele prealabile necesare și va arăta cum un Data Science and AI bootcamp vă poate sprijini în călătoria dvs. către învățarea automată.

1. Matematică: nucleul învățării automate

Algoritmii de învățare automată sunt profund înrădăcinați în matematică. Pentru a înțelege și aplica eficient aceste modele, este bine să înțelegeți conceptele matematice fundamentale:

Algebră liniară: în special, învățarea profundă se bazează pe algebra liniară în cadrul modelelor de învățare automată. Înțelegerea vectorilor, matricelor și operațiunilor cu matrice poate ajuta la înțelegerea modului în care algoritmii procesează datele.
Calcul: înțelegerea modului în care algoritmii se optimizează necesită o înțelegere solidă a calculului, în special calculului diferențial. De exemplu, coborârea gradientului folosește derivate pentru a minimiza eroarea de predicție a unui model.
Probabilitate și statistici: Învățarea automată se bazează pe gândirea probabilistică pentru a genera predicții. Pentru a evalua incertitudinea în modele, este esențial să înțelegeți concepte precum probabilitatea condiționată, teorema lui Bayes și diverse distribuții.

Deși aceste concepte pot părea complexe, ele sunt introduse practic în programele de știință a datelor precum Data Science și AI Bootcamp la Code Labs Academy, unde cursanții pot vedea aplicațiile imediate ale matematicii în proiectele din lumea reală.

2. Abilități de programare: coloana vertebrală a învățării automate

Implementarea modelelor de învățare automată necesită anumite abilități de programare. Python pentru știința datelor este limbajul cel mai frecvent utilizat în acest domeniu datorită naturii sale ușor de utilizat și a suportului extins pentru biblioteci. O înțelegere fundamentală a Python este necesară atunci când învățați să gestionați eficient seturi de date mari. Cu pachete precum NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow și PyTorch, Python se evidențiază ca limbajul preferat pentru învățarea automată.

3. Manipularea datelor: pregătirea datelor pentru învățarea automată

Învățarea automată necesită date și, pentru a le asigura eficacitatea, necesită adesea curățare și transformare.

Data Wrangling: Datele vin rareori în stare perfectă. Înainte de a-l putea folosi în modelele dvs., trebuie să abordați valorile lipsă, valorile aberante și inconsecvențele. Panda este un instrument important pentru acest proces.
Vizualizarea datelor: pentru a identifica tendințele, modelele și valorile aberante din datele dvs., este important să le vizualizați folosind grafice și diagrame. Bibliotecile precum Matplotlib și Seaborn facilitează explorarea datelor și selectarea funcțiilor.

4. Concepte de bază de învățare automată

Înainte de a explora modele mai complexe, este util să înțelegeți câteva concepte de bază ale învățării automate:

Învățare supravegheată vs. nesupravegheată: în învățarea supravegheată, lucrăm cu date etichetate, în timp ce învățarea nesupravegheată se bazează pe date neetichetate. Fiecare abordare are scopuri diferite în sarcinile de clasificare și grupare.
Instruire, validare și testare: pentru a se asigura că modelele funcționează eficient în scenarii din lumea reală, acestea trebuie testate, validate și instruite pe date nevăzute. Împărțirea datelor dvs. în seturi de testare, validare și instruire vă ajută să vă asigurați că modelul se generalizează bine și reduce riscul de supraadaptare.
Suprafitting și Underfitting: Un model este considerat supraadaptat dacă are performanțe excelente la datele de antrenament, dar se luptă cu date noi, în timp ce este considerat subadaptat dacă este prea simplu. Cheia pentru construirea de modele eficiente constă în găsirea echilibrului potrivit între părtinire și varianță.

5. Introducere în algoritmii cheie de învățare automată

După ce stăpânești elementele de bază, poți explora algoritmi de învățare automată mai complecși:

Regresia liniară: Această metodă de predicție a variabilelor continue este simplă, dar esențială. Acesta servește drept bază pentru tehnici mai avansate și este probabil unul dintre primele modele pe care le veți întâlni.
Regresia logistică: atunci când rezolvați probleme cu rezultate categorice, regresia logistică este esențială. Este folosit frecvent pentru sarcini de clasificare binară.
Arborele de decizie: Arborii de decizie sunt ușor de înțeles și implementat, deoarece împart datele pe baza valorilor caracteristicilor. Ele pot fi aplicate atât sarcinilor de regresie, cât și de clasificare.
K-Nearest Neighbors (KNN): KNN este un algoritm simplu care face predicții bazate pe proximitatea punctelor de date din spațiul caracteristic.

6. Începeți cu un Bootcamp

Un program de învățare structurat, cum ar fi Data Science and AI Bootcamp la Code Labs Academy vă poate oferi îndrumarea și claritatea de care aveți nevoie dacă doriți să vă aprofundați învățarea automată, dar nu știu de unde să încep. Dacă nu sunteți sigur despre costuri și despre ce implică în mod exact bootcampul, consultați acest articol explicând totul în detaliu.

De ce să alegeți un Bootcamp online?

Curriculum cuprinzător: dobândiți cunoștințe de bază într-un singur loc, care acoperă subiecte precum algebra, programarea, manipularea datelor și învățarea automată.
Învățare practică: participați la proiecte practice care reflectă provocările de afaceri.
Mentoring: În afară de lecțiile incluse în timpul unui bootcamp, veți primi sfaturi personale și sprijin din partea instructorilor dumneavoastră experimentați.
Îndrumare în carieră: Obțineți asistență pentru a vă construi portofoliul și pentru a vă pregăti pentru o carieră în știința datelor sau în inteligența artificială.

Pentru a începe călătoria în domeniul învățării automate, este important să aveți o înțelegere solidă în matematică, programare, procesarea datelor și conceptele fundamentale ale învățării automate. Stăpânind aceste domenii, te pregătești pentru succes ca practicant în învățarea automată. Cu învățare structurată și experiență practică din campurile de pregătire online, sunteți pe calea cea mai bună către o carieră plină de satisfacții în știința datelor sau inteligența artificială.

Transformați datele în descoperiri cu abilitățile Machine Learning de la Code Labs Academy.