Чему мне следует научиться перед машинным обучением?

Машинное обучение (МО) оказывает значительное влияние на различные отрасли. Его способность анализировать данные и прогнозировать результаты создает новые возможности в таких областях, как здравоохранение и финансы. Однако прежде чем углубляться в машинное обучение, важно заложить прочную основу. В этой статье будут описаны необходимые предварительные условия и показано, как учебный курс по науке о данных и искусственному интеллекту может поддержать вас на вашем пути к машинному обучению.

1. Математика: основа машинного обучения

Алгоритмы машинного обучения глубоко укоренены в математике. Чтобы эффективно понимать и применять эти модели, полезно усвоить фундаментальные математические концепции:

Линейная алгебра. В частности, глубокое обучение основано на линейной алгебре в моделях машинного обучения. Понимание векторов, матриц и матричных операций может помочь понять, как алгоритмы обрабатывают данные.
Исчисление. Понимание того, как алгоритмы оптимизируют себя, требует глубокого понимания исчисления, особенно дифференциального исчисления. Например, градиентный спуск использует производные, чтобы минимизировать ошибку прогнозирования модели.
Вероятность и статистика: машинное обучение основано на вероятностном мышлении для создания прогнозов. Чтобы оценить неопределенность в моделях, важно понимать такие понятия, как условная вероятность, теорема Байеса и различные распределения.

Хотя эти концепции могут показаться сложными, на практике они представлены в программах по науке о данных, таких как Data Science and AI Bootcamp в Code Labs Academy, где учащиеся могут увидеть непосредственное применение математики в реальных проектах.

2. Навыки программирования: основа машинного обучения

Реализация моделей машинного обучения требует некоторых навыков программирования. Python для науки о данных является наиболее часто используемым языком в этой области из-за его удобного для пользователя характера и обширной библиотечной поддержки. Фундаментальное понимание Python необходимо для обучения эффективному управлению большими наборами данных. Благодаря таким пакетам, как NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow и PyTorch, Python выделяется как предпочтительный язык для машинного обучения.

3. Манипулирование данными: подготовка данных для машинного обучения

Машинному обучению необходимы данные, и для обеспечения его эффективности часто требуется очистка и преобразование.

Обработка данных: данные редко доставляются в идеальном состоянии. Прежде чем вы сможете использовать его в своих моделях, вам необходимо устранить пропущенные значения, выбросы и несоответствия. Панды — важный инструмент для этого процесса.

– Визуализация данных. Чтобы выявить тенденции, закономерности и выбросы в данных, важно визуализировать их с помощью графиков и диаграмм. Такие библиотеки, как Matplotlib и Seaborn, упрощают изучение ваших данных и выбор функций.

4. Основные понятия машинного обучения

Прежде чем углубляться в более сложные модели, полезно понять некоторые основные концепции машинного обучения:

Обучение с учителем и без учителя: при обучении с учителем мы работаем с помеченными данными, тогда как обучение без учителя основано на немаркированных данных. Каждый подход служит различным целям в задачах классификации и кластеризации.
Обучение, проверка и тестирование. Чтобы гарантировать эффективное функционирование моделей в реальных сценариях, их необходимо тестировать, проверять и обучать на невидимых данных. Разделение ваших данных на тестовые, проверочные и обучающие наборы помогает обеспечить хорошее обобщение модели и снизить риск переобучения.
Переоснащение и недостаточное оснащение: модель считается переобученной, если она отлично работает на обучающих данных, но испытывает трудности с новыми данными, и считается недостаточно подходящей, если она слишком проста. Ключ к построению эффективных моделей заключается в поиске правильного баланса между предвзятостью и дисперсией.

5. Введение в ключевые алгоритмы машинного обучения

Освоив основы, вы сможете изучить более сложные алгоритмы машинного обучения:

Линейная регрессия: этот метод прогнозирования непрерывных переменных прост, но очень важен. Он служит основой для более продвинутых методов и, вероятно, является одной из первых моделей, с которыми вы столкнетесь.
Логистическая регрессия: при решении задач с категориальными результатами необходима логистическая регрессия. Он часто используется для задач двоичной классификации.
Деревья решений. Деревья решений легко понять и реализовать, поскольку они разделяют данные на основе значений функций. Их можно применять как к задачам регрессии, так и к задачам классификации.
K-ближайшие соседи (KNN): KNN — это простой алгоритм, который делает прогнозы на основе близости точек данных в пространстве признаков.

6. Начните с учебного курса

Структурированная программа обучения, такая как Учебный курс по науке о данных и искусственному интеллекту в Code Labs Academy, может предоставить необходимые рекомендации и ясность, если вы хотите погрузиться в машинное обучение, но не знаю, с чего начать. Если вы не уверены в стоимости и в том, что именно включает в себя учебный курс, ознакомьтесь с этой статьей, объясняя все это подробно.

Почему стоит выбрать онлайн-курс?

Комплексная учебная программа: приобретайте в одном месте базовые знания, охватывающие такие темы, как алгебра, программирование, обработка данных и машинное обучение.
Практическое обучение: участвуйте в практических проектах, отражающих бизнес-задачи.
Наставничество: помимо уроков, включенных в курс обучения, вы получите персональные советы и поддержку от своих опытных инструкторов.
Карьерная ориентация: Получите поддержку в создании своего портфолио и подготовке к карьере в области науки о данных или искусственного интеллекта.

Чтобы начать свой путь в области машинного обучения, важно иметь четкое понимание математики, программирования, обработки данных и фундаментальных концепций машинного обучения. Освоив эти области, вы готовитесь к успеху в качестве специалиста в области машинного обучения. Благодаря структурированному обучению и практическому опыту, полученному на онлайн-курсах, вы находитесь на лучшем пути к успешной карьере в области науки о данных или искусственного интеллекта.

Превращайте данные в прорывы с помощью навыков Машинное обучение от Code Labs Academy.