Strojové učenie (ML) má významný vplyv na rôzne odvetvia. Jeho schopnosť analyzovať údaje a predpovedať výsledky vytvára nové príležitosti v oblastiach, ako je zdravotníctvo a financie. Pred ponorením sa do strojového učenia je však dôležité vytvoriť pevný základ. Tento článok načrtne nevyhnutné predpoklady a ukáže, ako vás môže Data Science and AI bootcamp podporiť na vašej ceste do strojového učenia.
1. Matematika: jadro strojového učenia
Algoritmy strojového učenia sú hlboko zakorenené v matematike. Na efektívne pochopenie a aplikáciu týchto modelov je dobré pochopiť základné matematické pojmy:
-
Lineárna algebra: Hlboké učenie sa predovšetkým opiera o lineárnu algebru v rámci modelov strojového učenia. Pochopenie vektorov, matíc a maticových operácií môže pomôcť pochopiť, ako algoritmy spracúvajú údaje.
-
Výpočet: Pochopenie toho, ako sa algoritmy samy optimalizujú, si vyžaduje dôkladné pochopenie počtu, najmä diferenciálneho počtu. Napríklad gradientový zostup používa deriváty na minimalizáciu chyby predikcie modelu.
-
Pravdepodobnosť a štatistika: Strojové učenie sa pri vytváraní predpovedí spolieha na pravdepodobnostné myslenie. Na posúdenie neistoty v modeloch je nevyhnutné pochopiť pojmy ako podmienená pravdepodobnosť, Bayesova veta a rôzne distribúcie.
Aj keď sa tieto koncepty môžu zdať zložité, sú zavedené prakticky v programoch pre vedu o údajoch, ako je Data Science a AI Bootcamp na Code Labs Academy, kde študenti môžu vidieť bezprostredné aplikácie matematiky v projektoch v reálnom svete.
2. Programovacie zručnosti: Chrbtica strojového učenia
Implementácia modelov strojového učenia si vyžaduje určité programovacie zručnosti. Python pre vedu o údajoch je najbežnejšie používaným jazykom v tejto oblasti vďaka svojej užívateľsky prívetivej povahe a rozsiahlej podpore knižníc. Základné pochopenie Pythonu je nevyhnutné, keď sa učíte efektívne spravovať veľké množiny údajov. S balíkmi ako NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow a PyTorch vyniká Python ako preferovaný jazyk pre strojové učenie.
3. Manipulácia s údajmi: Príprava údajov na strojové učenie
Strojové učenie si vyžaduje dáta a na zabezpečenie ich účinnosti si často vyžaduje čistenie a transformáciu.
- Data Wrangling: Údaje sa zriedka dodávajú v perfektnom stave. Skôr ako ho budete môcť použiť vo svojich modeloch, musíte vyriešiť chýbajúce hodnoty, odľahlé hodnoty a nezrovnalosti. Pandy sú dôležitým nástrojom tohto procesu.
– Vizualizácia údajov: Na identifikáciu trendov, vzorov a odľahlých hodnôt v údajoch je dôležité ich vizualizovať pomocou grafov a tabuliek. Knižnice ako Matplotlib a Seaborn uľahčujú skúmanie vašich údajov a výber funkcií.
4. Základné koncepty strojového učenia
Predtým, ako sa ponoríte do zložitejších modelov, je užitočné pochopiť niektoré základné koncepty strojového učenia:
-
Učenie pod dohľadom vs. učenie bez dozoru: Pri učení pod dohľadom pracujeme s označenými údajmi, zatiaľ čo učenie bez dozoru je založené na údajoch bez označenia. Každý prístup slúži na iné účely v úlohách klasifikácie a zoskupovania.
-
Školenie, overovanie a testovanie: Aby modely fungovali efektívne v reálnych scenároch, musia sa testovať, overovať a trénovať na neviditeľných údajoch. Rozdelenie vašich údajov do testovacích, validačných a tréningových sád pomáha zabezpečiť, že model dobre zovšeobecní a zníži riziko nadmerného vybavenia.
-
Prehnaná a nedostatočná kapacita: Model sa považuje za prefitovaný, ak má excelentný výkon na tréningových údajoch, ale zápasí s novými údajmi, zatiaľ čo model sa považuje za nedostatočný, ak je príliš jednoduchý. Kľúč k vytvoreniu efektívnych modelov spočíva v nájdení správnej rovnováhy medzi zaujatosťou a rozptylom.
5. Úvod do kľúčových algoritmov strojového učenia
Po zvládnutí základov môžete preskúmať zložitejšie algoritmy strojového učenia:
-
Lineárna regresia: Táto metóda na predpovedanie spojitých premenných je jednoduchá, ale nevyhnutná. Slúži ako základ pre pokročilejšie techniky a je pravdepodobne jedným z prvých modelov, s ktorými sa stretnete.
-
Logistická regresia: Pri riešení problémov s kategorickými výsledkami je logistická regresia nevyhnutná. Často sa používa na úlohy binárnej klasifikácie.
-
Stromy rozhodnutí: Rozhodovacie stromy sa dajú ľahko pochopiť a implementovať, pretože rozdeľujú údaje na základe hodnôt funkcií. Možno ich aplikovať na regresné aj klasifikačné úlohy.
-
K-Nearest Neighbors (KNN): KNN je jednoduchý algoritmus, ktorý vytvára predpovede na základe blízkosti údajových bodov v priestore objektov.
6. Začnite s bootcampom
Štruktúrovaný vzdelávací program, ako je Data Science and AI bootcamp na Code Labs Academy, vám môže poskytnúť rady a prehľadnosť, ktoré potrebujete, ak sa chcete ponoriť do strojové učenie, ale neviem, kde začať. Ak si nie ste istí nákladmi a tým, čo presne bootcamp zahŕňa, pozrite si tento článok, ktorý to všetko podrobne vysvetlí.
Prečo si vybrať online bootcamp?
-
Komplexné učebné osnovy: Získajte základné znalosti na jednom mieste, ktoré pokrývajú témy ako algebra, programovanie, manipulácia s údajmi a strojové učenie.
-
Hands-on Learning: Zúčastnite sa praktických projektov, ktoré odrážajú obchodné výzvy.
-
Mentoring: Okrem lekcií zahrnutých počas bootcampu získate osobné rady a podporu od vašich skúsených inštruktorov.
-
Kariérové poradenstvo:Získajte podporu pri budovaní svojho portfólia a príprave na kariéru v oblasti dátovej vedy alebo umelej inteligencie.
Ak chcete začať svoju cestu v oblasti strojového učenia, je dôležité, aby ste dobre rozumeli matematike, programovaniu, spracovaniu údajov a základným konceptom strojového učenia. Zvládnutím týchto oblastí sa pripravíte na úspech ako praktizujúci strojové učenie. Vďaka štruktúrovanému učeniu a praktickým skúsenostiam z online bootcampov ste na najlepšej ceste k odmeňujúcej kariére v oblasti dátovej vedy alebo umelej inteligencie.
Premeňte údaje na prelomové novinky pomocou zručností strojového učenia od Code Labs Academy.
