ฉันควรเรียนรู้อะไรก่อนการเรียนรู้ของเครื่อง?

การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) มีผลกระทบอย่างมากต่ออุตสาหกรรมต่างๆ ความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลและคาดการณ์ผลลัพธ์จะสร้างโอกาสใหม่ๆ ในสาขาต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพและการเงิน อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องสร้างรากฐานที่มั่นคงก่อนที่จะเจาะลึกการเรียนรู้ของเครื่อง บทความนี้จะสรุปข้อกำหนดเบื้องต้นที่จำเป็นและแสดงให้เห็นว่า หลักสูตรติวเข้ม Data Science และ AI สามารถช่วยคุณในการเดินทางสู่การเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างไร

1. คณิตศาสตร์: แกนหลักของการเรียนรู้ของเครื่อง

อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องหยั่งรากลึกในวิชาคณิตศาสตร์ เพื่อให้เข้าใจและใช้แบบจำลองเหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เป็นการดีที่จะเข้าใจแนวคิดทางคณิตศาสตร์พื้นฐาน:

• พีชคณิตเชิงเส้น: โดยเฉพาะอย่างยิ่งการเรียนรู้เชิงลึกอาศัยพีชคณิตเชิงเส้นภายในโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง การทำความเข้าใจการดำเนินการของเวกเตอร์ เมทริกซ์ และเมทริกซ์สามารถช่วยให้เข้าใจว่าอัลกอริทึมประมวลผลข้อมูลอย่างไร

• แคลคูลัส: การทำความเข้าใจวิธีที่อัลกอริทึมปรับให้เหมาะสมนั้นต้องอาศัยความเข้าใจแคลคูลัสอย่างมั่นคง โดยเฉพาะแคลคูลัสเชิงอนุพันธ์ ตัวอย่างเช่น การไล่ระดับสีใช้อนุพันธ์เพื่อลดข้อผิดพลาดในการทำนายของแบบจำลอง

• ความน่าจะเป็นและสถิติ: การเรียนรู้ของเครื่องอาศัยการคิดแบบน่าจะเป็นเพื่อสร้างการคาดการณ์ ในการประเมินความไม่แน่นอนในแบบจำลอง จำเป็นต้องเข้าใจแนวคิดต่างๆ เช่น ความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไข ทฤษฎีบทของเบย์ และการแจกแจงแบบต่างๆ

แม้ว่าแนวคิดเหล่านี้อาจดูซับซ้อน แต่ก็ถูกนำมาใช้จริงในโปรแกรมวิทยาศาสตร์ข้อมูล เช่น Data Science และ AI Bootcamp ที่ Code Labs Academy ซึ่งผู้เรียนสามารถมองเห็นการประยุกต์ใช้คณิตศาสตร์ในโครงการในโลกแห่งความเป็นจริงได้ทันที

2. ทักษะการเขียนโปรแกรม: กระดูกสันหลังของการเรียนรู้ของเครื่อง

การใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องต้องใช้ทักษะการเขียนโปรแกรมบางอย่าง Python สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นภาษาที่ใช้กันมากที่สุดในสาขานี้ เนื่องจากมีลักษณะที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้และการสนับสนุนไลบรารีที่กว้างขวาง ความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับ Python เป็นสิ่งจำเป็นเมื่อเรียนรู้การจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่อย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยแพ็คเกจอย่าง NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow และ PyTorch ทำให้ Python โดดเด่นในฐานะภาษาที่ต้องการสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

3. การจัดการข้อมูล: การเตรียมข้อมูลของคุณสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

แมชชีนเลิร์นนิงต้องการข้อมูล และเพื่อให้มั่นใจถึงประสิทธิภาพ จึงมักต้องมีการทำความสะอาดและการเปลี่ยนแปลง

• การถกเถียงเรื่องข้อมูล: ข้อมูลไม่ค่อยมีสภาพที่สมบูรณ์ ก่อนที่คุณจะสามารถใช้กับแบบจำลองของคุณได้ คุณจะต้องจัดการกับค่าที่หายไป ค่าผิดปกติ และความไม่สอดคล้องกัน นุ่นเป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับกระบวนการนี้

• การแสดงข้อมูลเป็นภาพ: ในการระบุแนวโน้ม รูปแบบ และค่าผิดปกติในข้อมูลของคุณ สิ่งสำคัญคือต้องแสดงภาพข้อมูลเหล่านั้นโดยใช้กราฟและแผนภูมิ ไลบรารีเช่น Matplotlib และ Seaborn ช่วยให้สำรวจข้อมูลและเลือกคุณสมบัติได้ง่ายขึ้น

4. แนวคิดการเรียนรู้ของเครื่องขั้นพื้นฐาน

ก่อนที่จะเจาะลึกโมเดลที่ซับซ้อนมากขึ้น คุณควรทำความเข้าใจแนวคิดพื้นฐานบางประการของการเรียนรู้ของเครื่อง:

• การเรียนรู้แบบมีผู้สอนเทียบกับแบบไม่มีผู้ดูแล: ในการเรียนรู้แบบมีผู้สอน เราจะทำงานกับข้อมูลที่มีป้ายกำกับ ในขณะที่การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลจะขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ แต่ละแนวทางมีจุดประสงค์ที่แตกต่างกันในงานจำแนกประเภทและการจัดกลุ่ม

• การฝึกอบรม การตรวจสอบความถูกต้อง และการทดสอบ: เพื่อให้แน่ใจว่าแบบจำลองทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพในสถานการณ์จริง แบบจำลองเหล่านั้นจะต้องได้รับการทดสอบ ตรวจสอบ และฝึกอบรมกับข้อมูลที่มองไม่เห็น การแบ่งข้อมูลของคุณออกเป็นชุดการทดสอบ การตรวจสอบ และการฝึกอบรมช่วยให้แน่ใจว่าแบบจำลองสามารถสรุปได้ดี และลดความเสี่ยงในการติดตั้งมากเกินไป

• การฟิตติ้งมากเกินไปและฟิตติ้งด้านล่าง: แบบจำลองจะถือว่าฟิตเกินไปหากทำงานได้ดีกับข้อมูลการฝึก แต่มีปัญหากับข้อมูลใหม่ ในขณะที่ถือว่าไม่ฟิตเกินไปหากง่ายเกินไป กุญแจสำคัญในการสร้างแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพอยู่ที่การค้นหาสมดุลที่เหมาะสมระหว่างอคติและความแปรปรวน

5. รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องหลัก

หลังจากเชี่ยวชาญพื้นฐานแล้ว คุณสามารถสำรวจอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ซับซ้อนมากขึ้นได้:

• การถดถอยเชิงเส้น: วิธีการทำนายตัวแปรต่อเนื่องนี้เรียบง่ายแต่จำเป็น มันทำหน้าที่เป็นรากฐานสำหรับเทคนิคขั้นสูงมากขึ้นและน่าจะเป็นหนึ่งในโมเดลแรกๆ ที่คุณจะได้พบเจอ

• การถดถอยโลจิสติก: เมื่อแก้ไขปัญหาด้วยผลลัพธ์เชิงหมวดหมู่ การถดถอยโลจิสติกถือเป็นสิ่งสำคัญ มักใช้สำหรับงานจำแนกไบนารี

• แผนผังการตัดสินใจ: แผนผังการตัดสินใจนั้นง่ายต่อการเข้าใจและนำไปใช้ เนื่องจากแผนผังการตัดสินใจจะแบ่งข้อมูลตามค่าคุณลักษณะ สามารถนำไปใช้กับทั้งงานการถดถอยและการจัดหมวดหมู่

• K-Nearest Neighbors (KNN): KNN เป็นอัลกอริธึมง่ายๆ ที่ทำการคาดการณ์ตามความใกล้เคียงของจุดข้อมูลในพื้นที่คุณลักษณะ

6. เริ่มต้นใช้งาน Bootcamp

โปรแกรมการเรียนรู้ที่มีโครงสร้าง เช่น หลักสูตรติวเข้มวิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI ที่ Code Labs Academy สามารถให้คำแนะนำและความชัดเจนที่คุณต้องการได้หากต้องการเจาะลึก แมชชีนเลิร์นนิงแต่ไม่รู้ว่าจะเริ่มต้นอย่างไร หากคุณไม่แน่ใจเกี่ยวกับค่าใช้จ่ายและรายละเอียดของ Bootcamp โปรดดูบทความนี้ อธิบายให้ละเอียดทั้งหมด

ทำไมต้องเลือก Bootcamp ออนไลน์?

• หลักสูตรที่ครอบคลุม: รับความรู้พื้นฐานในที่เดียวซึ่งครอบคลุมหัวข้อต่างๆ เช่น พีชคณิต การเขียนโปรแกรม การจัดการข้อมูล และการเรียนรู้ของเครื่อง

• การเรียนรู้แบบลงมือปฏิบัติจริง: เข้าร่วมใน โครงการเชิงปฏิบัติ ที่สะท้อนถึงความท้าทายทางธุรกิจ

• การให้คำปรึกษา: นอกเหนือจากบทเรียนที่รวมอยู่ในหลักสูตรติวเข้มแล้ว คุณยังจะได้รับคำแนะนำและความช่วยเหลือส่วนตัวจากอาจารย์ผู้สอนที่มีประสบการณ์

• Career Guidance:รับความช่วยเหลือในการสร้างแฟ้มผลงานและเตรียมความพร้อมสำหรับอาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือปัญญาประดิษฐ์

เพื่อเริ่มต้นการเดินทางในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง สิ่งสำคัญคือต้องมีความเข้าใจที่มั่นคงในด้านคณิตศาสตร์ การเขียนโปรแกรม การประมวลผลข้อมูล และแนวคิดพื้นฐานของการเรียนรู้ของเครื่อง เมื่อเชี่ยวชาญด้านเหล่านี้ คุณจะเตรียมตัวให้พร้อมสำหรับความสำเร็จในฐานะผู้ปฏิบัติงานด้านแมชชีนเลิร์นนิง ด้วยการเรียนรู้ที่มีโครงสร้างและประสบการณ์เชิงปฏิบัติจากหลักสูตรติวเข้มออนไลน์ คุณจะอยู่บนเส้นทางที่ดีที่สุดในอาชีพที่คุ้มค่าในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือปัญญาประดิษฐ์

เปลี่ยนข้อมูลให้เป็นความก้าวหน้าด้วยทักษะ Machine Learning จาก Code Labs Academy