Vad bör jag lära mig innan maskininlärning?

Maskininlärning (ML) har en betydande inverkan på olika branscher. Dess förmåga att analysera data och förutsäga utfall skapar nya möjligheter inom områden som sjukvård och finans. Det är dock viktigt att skapa en solid grund innan du fördjupar dig i maskininlärning. Den här artikeln kommer att beskriva de nödvändiga förutsättningarna och visa hur ett Data Science and AI bootcamp kan stödja dig på din resa mot maskininlärning.

1. Matematik: Kärnan i maskininlärning

Algoritmer för maskininlärning är djupt rotade i matematik. För att effektivt förstå och tillämpa dessa modeller är det bra att förstå grundläggande matematiska begrepp:

Linjär algebra: I synnerhet bygger djupinlärning på linjär algebra inom maskininlärningsmodeller. Att förstå vektorer, matriser och matrisoperationer kan hjälpa till att förstå hur algoritmer bearbetar data.
Kalkyl: För att förstå hur algoritmer optimerar sig själva krävs en gedigen förståelse för kalkyl, särskilt differentialkalkyl. Till exempel använder gradientnedstigning derivator för att minimera prediktionsfelet för en modell.
Sannolikhet och statistik: Maskininlärning bygger på probabilistiskt tänkande för att generera förutsägelser. För att bedöma osäkerhet i modeller är det viktigt att förstå begrepp som betingad sannolikhet, Bayes teorem och olika fördelningar.

Även om dessa begrepp kan verka komplexa, introduceras de praktiskt i datavetenskapsprogram som Data Science och AI Bootcamp på Code Labs Academy, där eleverna kan se de omedelbara tillämpningarna av matematik i verkliga projekt.

2. Programmeringsfärdigheter: ryggraden i maskininlärning

Implementeringen av maskininlärningsmodeller kräver vissa programmeringskunskaper. Python för datavetenskap är det mest använda språket inom detta område på grund av dess användarvänliga karaktär och omfattande biblioteksstöd. En grundläggande förståelse för Python är nödvändig när man lär sig att effektivt hantera stora datamängder. Med paket som NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow och PyTorch sticker Python ut som det föredragna språket för maskininlärning.

3. Datamanipulation: Förbereda dina data för maskininlärning

Maskininlärning kräver data, och för att säkerställa dess effektivitet krävs ofta rengöring och omvandling.

Datastrid: Data kommer sällan i perfekt skick. Innan du kan använda det i dina modeller måste du ta itu med saknade värden, extremvärden och inkonsekvenser. Panda är ett viktigt verktyg för denna process.
Datavisualisering: För att identifiera trender, mönster och extremvärden i din data är det viktigt att visualisera dem med hjälp av grafer och diagram. Bibliotek som Matplotlib och Seaborn gör det lättare att utforska din data och välja funktioner.

4. Grundläggande begrepp för maskininlärning

Innan du går in på mer komplexa modeller är det bra att förstå några grundläggande koncept för maskininlärning:

Övervakat vs. Oövervakat lärande: I övervakat lärande arbetar vi med märkt data, medan oövervakat lärande baseras på omärkt data. Varje tillvägagångssätt tjänar olika syften i klassificerings- och klustringsuppgifter.
Träning, validering och testning: För att säkerställa att modeller fungerar effektivt i verkliga scenarier måste de testas, valideras och tränas på osynliga data. Uppdelningen av dina data i test-, validerings- och träningsuppsättningar hjälper till att säkerställa att modellen generaliserar väl och minskar risken för överanpassning.
Overfitting and Underfitting: En modell anses vara överfit om den presterar utmärkt på träningsdata men kämpar med nya data, medan den anses vara underfit om den är för enkel. Nyckeln till att bygga effektiva modeller ligger i att hitta den rätta balansen mellan bias och varians.

5. Introduktion till nyckelalgoritmer för maskininlärning

Efter att ha bemästrat grunderna kan du utforska mer komplexa maskininlärningsalgoritmer:

Linjär regression: Denna metod för att förutsäga kontinuerliga variabler är enkel, men ändå väsentlig. Den fungerar som en grund för mer avancerade tekniker och är förmodligen en av de första modellerna du kommer att stöta på.
Logistisk regression: När man löser problem med kategoriska resultat är logistisk regression väsentligt. Det används ofta för binära klassificeringsuppgifter.
Beslutsträd: Beslutsträd är lätta att förstå och implementera eftersom de delar upp data baserat på funktionsvärden. De kan tillämpas på både regressions- och klassificeringsuppgifter.
K-Nearest Neighbors (KNN): KNN är en enkel algoritm som gör förutsägelser baserat på närheten till datapunkter i objektutrymmet.

6. Kom igång med ett Bootcamp

Ett strukturerat lärandeprogram som Data Science and AI bootcamp på Code Labs Academy kan ge den vägledning och klarhet du behöver om du vill dyka in i maskininlärning men vet inte var jag ska börja. Om du är osäker på kostnaderna och vad bootcampen exakt innebär, kolla in den här artikeln som förklarar det hela i detalj.

Varför välja ett online-bootcamp?

Omfattande läroplan: Skaffa grundläggande kunskap på ett ställe som täcker ämnen som algebra, programmering, datamanipulation och maskininlärning.
Hands-on Learning: Delta i praktiska projekt som speglar affärsutmaningar.
Mentorskap: Förutom de lektioner som ingår under ett bootcamp kommer du att få personlig rådgivning och stöd från dina erfarna instruktörer.
Karriärvägledning: Få stöd i att bygga din portfölj och förbereda dig för en karriär inom datavetenskap eller artificiell intelligens.

För att starta din resa inom maskininlärning är det viktigt att ha en gedigen förståelse för matematik, programmering, databehandling och de grundläggande begreppen maskininlärning. Genom att behärska dessa områden förbereder du dig för framgång som utövare inom maskininlärning. Med strukturerat lärande och praktisk erfarenhet från online-bootcamps är du på bästa vägen till en givande karriär inom datavetenskap eller artificiell intelligens.

Vänd data till genombrott med färdigheter i Machine Learning från Code Labs Academy.