1. Введение в машинное обучение –

Машинное обучение — это подмножество искусственного интеллекта, которое в основном фокусируется на машинном обучении на основе своего опыта без явного программирования и делает прогнозы на основе своего опыта. Таким образом, вместо того, чтобы писать код, вы вводите данные в общий алгоритм, а машина строит логику на основе этих данных.

Типы машинного обучения

  • Контролируемое обучение — тренируй меня
  • Неконтролируемое обучение — я самодостаточен в обучении
  • Обучение с подкреплением — удар и проба

2. Цель машинного обучения —

Машинное обучение необходимо для задач, которые слишком сложны для непосредственного кодирования людьми. Некоторые задачи настолько сложны, что для людей нецелесообразно, если вообще возможно, прорабатывать все нюансы и кодировать их в явном виде. Поэтому вместо этого мы предоставляем большой объем данных алгоритму машинного обучения и позволяем алгоритму обрабатывать их, исследуя эти данные и ища модель, которая позволит достичь того, чего запланировали программисты.

3. Сложно ли научиться машинному обучению или это сложно?

Машинное обучение само по себе является огромным обучением. Термин машинное обучение говорит сам за себя. Машины учатся выполнять задачи, для которых специально не запрограммированы. Машинное обучение является обширной областью, поэтому недостаточно знать только Python. Есть много других вещей, которые вы должны знать, чтобы стать инженером по машинному обучению. Постоянные усилия и тяжелая работа сделают вас лучше в этой области.

4. Кто может изучать машинное обучение –

Во всех отраслях растет спрос на квалифицированных инженеров по машинному обучению. Курс машинного обучения, в частности, для следующих специалистов:

  • Люди, которым интересно учиться
  • Разработчики, стремящиеся стать специалистом по данным или инженером по машинному обучению
  • Менеджеры по аналитике, возглавляющие команду аналитиков
  • Бизнес-аналитики, которые хотят понять методы науки о данных
  • Информационные архитекторы, которые хотят получить опыт в алгоритмах машинного обучения
  • Специалисты по аналитике, которые хотят работать в области машинного обучения или искусственного интеллекта.
  • Выпускники, желающие построить карьеру в области науки о данных и машинного обучения
  • Опытные специалисты, которые хотели бы использовать машинное обучение в своих областях, чтобы получить больше информации

5. Необходимые условия для начала изучения машинного обучения

Ускоренный курс по машинному обучению не предполагает и не требует каких-либо предварительных знаний в области машинного обучения. Тем не менее, чтобы понять представленные концепции и выполнить упражнения, мы рекомендуем учащимся выполнить следующие предварительные требования:

  • Линейная алгебра
  • Тригонометрия
  • Статистика
  • Исчисление
  • Вероятность
  • Теория графов
  • Дифференциальные уравнения
  • Python (или R)

6. С чего начать машинное обучение

Начало работы с машинным обучением разбито на 5 шагов:

  • Отрегулируйте мышление. Поверьте, что вы можете практиковать и применять машинное обучение.
  • Выберите процесс — используйте системный процесс для решения проблем.
  • Выберите инструмент — выберите инструмент для своего уровня и сопоставьте его с вашим процессом.
  • Практика на наборах данных — выберите наборы данных для работы и попрактикуйтесь в этом процессе.
  • Создайте портфолио — соберите результаты и продемонстрируйте свои навыки.

7. Веб-сайты и блоги для бесплатного изучения машинного обучения

С ростом использования приложений машинного обучения в различных секторах для учащегося стало крайне важно ознакомиться с различными концепциями, связанными с алгоритмами и моделями ML.

8. Как добиться успеха в карьере машинного обучения

  1. Понимание того, что такое машинное обучение. Наличие опыта и понимания того, что такое машинное обучение, понимание базовой математики, стоящей за ним, понимание альтернативных технологий.
  2. Будьте любопытны. Машинное обучение — это современная вещь, которая будет только развиваться в будущем, поэтому здоровое чувство любопытства и любовь к обучению необходимы для изучения новых технологий и того, что с ними связано.
  3. Изучите Python и как использовать библиотеки машинного обучения. Упражнения по программированию в ускоренном курсе по машинному обучению написаны на Python с использованием TensorFlow. Предварительный опыт работы с TensorFlow не требуется, но вы должны чувствовать себя комфортно при чтении и написании кода Python, который содержит основные программные конструкции, такие как определения/вызовы функций, списки и словари, циклы и условные выражения.
  4. Будьте командным игроком. Сегодня, когда вы работаете в области машинного обучения, вы, скорее всего, работаете в команде, и эта команда будет состоять из людей, которые напрямую взаимодействуют с бизнесом. Это означает, что если вы сегодня хотите добиться успеха в качестве специалиста по машинному обучению, вы должны быть готовы и способны взаимодействовать с бизнесом и быть командным игроком.
  5. Получите знания об отрасли, в которой вы хотите работать. Машинное обучение, как и любая работа, связанная с данными, не существует в вакууме. Каждая отрасль и компания имеют уникальные цели и потребности. В этом случае, чем больше вы узнаете о желаемой отрасли, тем лучше для вас будет.

9. Выбор профессии в области машинного обучения

Доступные вакансии более конкретны -

  • Исследователь машинного обучения
  • Инженер ИИ
  • Добыча и анализ данных
  • Инженер по машинному обучению
  • Специалист по данным
  • Разработчик бизнес-аналитики (BI)

10. Будущее машинного обучения

Google говорит: «Машинное обучение — это будущее», и будущее машинного обучения будет очень ярким. По мере того, как люди становятся все более зависимыми от машин, мы становимся свидетелями новой революции, которая захватывает мир, и за ней будущее машинного обучения.

С инновациями, которые мы увидим в ближайшие годы, мы даже не можем представить, что будет развиваться, но мы знаем, что у нас уже есть нехватка обученных специалистов по искусственному интеллекту и машинному обучению, и этот разрыв будет только расти, пока мы не обучим людей и помещен в миллионы рабочих мест ИИ.

Примечание. – Пожалуйста, исправьте эту статью, если вы обнаружите что-то неверное, написав свое мнение в разделе комментариев.