Strojno učenje (ML) ima pomemben vpliv na različne industrije. Njegova sposobnost analiziranja podatkov in napovedovanja rezultatov ustvarja nove priložnosti na področjih, kot sta zdravstvo in finance. Vendar je pomembno, da si postavite trdne temelje, preden se lotite strojnega učenja. Ta članek bo orisal potrebne predpogoje in pokazal, kako vas lahko zagonski kamp za podatkovno znanost in umetno inteligenco podpira na vaši poti v strojno učenje.
1. Matematika: jedro strojnega učenja
Algoritmi strojnega učenja so globoko zakoreninjeni v matematiki. Za učinkovito razumevanje in uporabo teh modelov je dobro razumeti temeljne matematične koncepte:
-
Linearna algebra: Zlasti globoko učenje temelji na linearni algebri znotraj modelov strojnega učenja. Razumevanje vektorjev, matrik in matričnih operacij lahko pomaga razumeti, kako algoritmi obdelujejo podatke.
-
Račun: Razumevanje, kako se algoritmi optimizirajo sami, zahteva dobro razumevanje računa, zlasti diferencialnega računa. Na primer, gradientni spust uporablja izpeljanke za zmanjšanje napake napovedi modela.
-
Verjetnost in statistika: Strojno učenje se pri ustvarjanju napovedi opira na verjetnostno razmišljanje. Za oceno negotovosti v modelih je bistveno razumeti koncepte, kot so pogojna verjetnost, Bayesov izrek in različne porazdelitve.
Čeprav se ti koncepti morda zdijo zapleteni, so predstavljeni praktično v programih podatkovne znanosti, kot je Data Science and AI Bootcamp na Code Labs Academy, kjer lahko učenci vidijo takojšnjo uporabo matematike v projektih v resničnem svetu.
2. Veščine programiranja: hrbtenica strojnega učenja
Implementacija modelov strojnega učenja zahteva nekaj veščin programiranja. Python za podatkovno znanost je najpogosteje uporabljen jezik na tem področju zaradi svoje uporabniku prijazne narave in obsežne knjižnične podpore. Temeljno razumevanje Pythona je potrebno za učenje učinkovitega upravljanja velikih podatkovnih nizov. S paketi, kot so NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow in PyTorch, Python izstopa kot prednostni jezik za strojno učenje.
3. Manipulacija podatkov: Priprava vaših podatkov za strojno učenje
Strojno učenje zahteva podatke in za zagotovitev njihove učinkovitosti pogosto zahteva čiščenje in transformacijo.
-
Prepir podatkov: Podatki so redko v popolnem stanju. Preden ga lahko uporabite v svojih modelih, morate obravnavati manjkajoče vrednosti, izstopajoče vrednosti in nedoslednosti. Pandas je pomembno orodje za ta proces.
-
Vizualizacija podatkov: Če želite prepoznati trende, vzorce in odstopanja v svojih podatkih, je pomembno, da jih vizualizirate z uporabo grafov in grafikonov. Knjižnice, kot sta Matplotlib in Seaborn, olajšajo raziskovanje vaših podatkov in izbiro funkcij.
4. Osnovni koncepti strojnega učenja
Preden se poglobite v bolj zapletene modele, je koristno razumeti nekaj osnovnih konceptov strojnega učenja:
-
Nadzorovano proti nenadzorovanemu učenju: Pri nadzorovanem učenju delamo z označenimi podatki, medtem ko nenadzorovano učenje temelji na neoznačenih podatkih. Vsak pristop služi različnim namenom pri nalogah razvrščanja in združevanja v gruče.
-
Usposabljanje, validacija in testiranje: Da bi zagotovili, da modeli učinkovito delujejo v scenarijih resničnega sveta, jih je treba preizkusiti, potrditi in usposobiti na nevidnih podatkih. Razdelitev vaših podatkov na nabore za testiranje, preverjanje in usposabljanje pomaga zagotoviti, da se model dobro posplošuje, in zmanjša tveganje pretiranega opremljanja.
-
Prekomerno in premajhno prilagajanje: model se šteje za preveč primernega, če se odlično obnese na podatkih za usposabljanje, vendar ima težave z novimi podatki, medtem ko se šteje za premajhnega, če je preveč preprost. Ključ do gradnje učinkovitih modelov je v iskanju pravega ravnovesja med pristranskostjo in varianco.
5. Uvod v ključne algoritme strojnega učenja
Ko obvladate osnove, lahko raziskujete bolj zapletene algoritme strojnega učenja:
-
Linearna regresija: Ta metoda za napovedovanje zveznih spremenljivk je preprosta, a bistvena. Služi kot osnova za naprednejše tehnike in je verjetno eden prvih modelov, ki jih boste srečali.
-
Logistična regresija: Pri reševanju problemov s kategoričnimi rezultati je logistična regresija bistvena. Pogosto se uporablja za naloge binarne klasifikacije.
-
Drevesa odločanja: drevesa odločanja je enostavno razumeti in implementirati, ker razdelijo podatke na podlagi vrednosti funkcij. Uporabljajo se lahko tako za regresijske kot za klasifikacijske naloge.
-
K-najbližji sosedje (KNN): KNN je preprost algoritem, ki naredi napovedi na podlagi bližine podatkovnih točk v prostoru značilnosti.
6. Začnite z Bootcampom
Strukturirani učni program, kot je Data Science and AI bootcamp na naslovu Code Labs Academy, lahko zagotovi smernice in jasnost, ki jo potrebujete, če se želite poglobiti v strojno učenje, vendar ne vem, kje začeti. Če niste prepričani o stroških in o tem, kaj točno bootcamp vključuje, si oglejte ta članek, ki vse podrobno razloži.
Zakaj izbrati spletni Bootcamp?
- Obsežen učni načrt: pridobite temeljno znanje na enem mestu, ki zajema teme, kot so algebra, programiranje, obdelava podatkov in strojno učenje.
– Praktično učenje: Sodelujte v praktičnih projektih, ki odražajo poslovne izzive.
-
Mentorstvo: Poleg lekcij, vključenih v bootcamp, boste prejeli osebne nasvete in podporo svojih izkušenih inštruktorjev.
-
Poklicno usmerjanje: Pridobite podporo pri oblikovanju svojega portfelja in pripravi na kariero v podatkovni znanosti ali umetni inteligenci.
Za začetek vaše poti na področju strojnega učenja je pomembno, da dobro razumete matematiko, programiranje, obdelavo podatkov in temeljne koncepte strojnega učenja. Z obvladovanjem teh področij se pripravite na uspeh kot praktik strojnega učenja. S strukturiranim učenjem in praktičnimi izkušnjami iz spletnih zagonskih taborov ste na najboljši poti do nagrajujoče kariere na področju podatkovne znanosti ali umetne inteligence.
Spremenite podatke v preboj z veščinami strojnega učenja iz Code Labs Academy.
