Машинное обучение было названо исследованием, которое снабжает компьютеры способностью выполнять процессы обучения без однозначного программирования, Артуром Сэмюэлем в 1959 году. Это была новая эра алгоритмов машинного обучения и других подобных вещей.

Кроме того, это было началом машинного обучения! В настоящее время машинное обучение является одним из самых известных (если не самым!) профессиональных решений. ML Engineer считается лучшей профессией 2k19, как указывает Indeed, с темпом разработки колоссальные 344% и базовым вознаграждением 140 000 долларов США в год.

Поймите предпосылки

Если вы виртуоз, вы можете начать ML прямо, но регулярно, есть несколько основных вещей, которые вам нужно понять, включая линейную алгебру, многомерное исчисление, статистику и Python. Более того, если вы не имеете об этом ни малейшего представления, никогда не бойтесь их! Вам не нужно беспокоиться о докторской степени. степень в этих предметах, чтобы начать, но вам требуется существенное соглашение.

(a) Изучите линейную алгебру и многомерное исчисление

ML считает, что и LA, и MC одинаково важны. Тем не менее степень, в которой они вам нужны, зависит от вашей работы специалиста по данным. Предполагая, что вы больше сосредоточены на существенном ИИ приложений, вы не будете так сильно сосредоточены на математике, поскольку доступно множество обычных библиотек. Однако, если предположить, что вам нужно сосредоточиться на исследованиях и разработках в области машинного обучения, то в этот момент доминирование линейной алгебры и многомерного исчисления жизненно важно, поскольку вы должны выполнять многочисленные вычисления ML без какой-либо подготовки.

(b) Изучение статистики

Данные играют колоссальную роль в машинном обучении. Кроме того, статистика — это поле, которое обрабатывает набор, проверку и отображение данных. Так что нет ничего неожиданного в том, что вам нужно этому научиться!!!

Часть жизненно важных идей в важных идеях — это статистическая значимость, распределение вероятностей, проверка гипотез, регрессия и т. Д. Кроме того, байесовское мышление также является важной частью ML, которая управляет различными идеями, такими как условная вероятность, априорные и апостериорные оценки, максимальное правдоподобие. , и так далее

© Изучайте Python

Некоторым людям нравится избегать линейной алгебры, многомерного исчисления и статистики и изучать их, поскольку они обязывают экспериментировать. В любом случае, единственное, что вы не можете пропустить, — это Python! Хотя существуют разные диалекты, которые вы можете использовать для машинного обучения, такие как R, Scala и т. д., Python на данный момент является самым известным языком для машинного обучения. Действительно, существует множество библиотек Python, которые явно полезны для искусственного интеллекта и машинного обучения, например, Keras, TensorFlow, Scikit-learn и так далее.

Изучите различные концепции машинного обучения

Поскольку вы закончили с требованиями, вы можете продолжить изучение ML (что самое интересное!!!). Идеально, чтобы начать с основ, а затем перейти к более запутанным вещам. Часть фундаментальных идей ML:

(a) Терминология машинного обучения

Модель. Модель – это конкретное изображение, полученное на основе информации путем применения некоторых расчетов ИИ. Модель также называется теорией.

Компонент.Компонент (или функция) – это индивидуальное количественное свойство информации. Группа числовых компонентов может быть предпочтительно представлена ​​вектором элементов. Векторы компонентов учитываются как вклад в модель. Например, чтобы предвосхитить органический продукт, могут быть такие основные моменты, как тон, запах, вкус и т. д.

Цель (ярлык) –целевая переменная или имя должны предвидеться нашей моделью. Для модели натурального продукта, о которой говорилось в сегменте компонентов, метка с каждым набором информации будет названием натурального продукта, такого как яблоко, апельсин, банан и т. д.

Обучение — идея состоит в том, чтобы дать набор входных данных (функций) и их нормальных выходных данных (меток), поэтому после обучения у нас будет модель (предположение), которая затем, в этот момент точку, сопоставьте новую информацию с одним из подготовленных классов.

Прогноз. После того, как наша модель подготовлена, ее вполне можно позаботиться о множестве вкладов, для которых она даст ожидаемый результат (метку).

(б) Типы машинного обучения

Обучение с учителем. Этот тип обучения включает в себя рост набора обучающих данных с помеченной информацией с использованием моделей порядка и повторения. Эта система обучения продолжается до тех пор, пока не будет достигнута необходимая степень исполнения.

Неконтролируемое обучение — это включает в себя использование немаркированной информации и последующее отслеживание основного дизайна в информации, чтобы узнать больше о фактической информации с использованием переменных и моделей группового исследования.

Обучение с частичным учителем — это включает использование немаркированной информации, такой как обучение без учителя, с небольшим количеством помеченной информации. Использование именованной информации бесконечно повышает точность обучения и также более разумно, чем контролируемое обучение.

Обучение с подкреплением. Оно включает в себя процесс обучения, в котором человек растет, включая идеальные действия путем экспериментов или проб и ошибок. Таким образом, следующая деятельность выбирается в соответствии с практикой обучения, которая зависит от текущего статуса и впоследствии увеличит награду.

© Как практиковать машинное обучение?

Самая утомительная часть ML — подборка информации, сверка, очистка и предварительная обработка. Так что попробуйте порепетировать с этим, так как вам нужна отличная информация, но много информации регулярно грязно. Так что это место, где будет проходить большая часть вашего времени!!!

Изучайте различные модели и практикуйтесь на подлинных наборах данных. Это поможет вам понять, какие типы моделей подходят в различных обстоятельствах.

Наряду с этими средствами посмотрите, как расшифровать результаты, полученные с помощью различных моделей. Это проще сделать, если вы понимаете разные границы настройки и стратегии регуляризации, применяемые к различным моделям.

(d) Ресурсы для обучения машинному обучению:

В сети есть разные и автономные ресурсы (как бесплатные, так и платные!), которые можно использовать для изучения машинного обучения. Часть из них приведена здесь:

  • Для широкого пролога к машинному обучению очень известен Стэнфордский курс машинного обучения Эндрю Нг. Он основан на искусственном интеллекте, интеллектуальном анализе информации и подтверждении измеримых примеров с поясняющими записями, которые чрезвычайно полезны для прояснения гипотезы и центральных идей, лежащих в основе ML.
  • Предполагая, что вам нужно самостоятельно сосредоточиться на руководстве по машинному обучению, тогда вам будет полезен ускоренный курс по машинному обучению от Google, поскольку он даст вам пролог к ​​ИИ с видеообращениями, настоящим контекстным анализом и активными практическими работами. вне.

Подведение итогов

Алгоритм машинного обучения был чрезвычайно прибыльной, но сложной карьерой для начала, если вы не получаете необходимые знания и образование из нужного места. Всегда лучше доверять известному институту, чем идти к тем, кто предлагает курсы по очень низким ценам.

Skillslash может помочь сэкономить ваше время здесь. Он был признан одним из лучших институтов, предоставляющих сертификационные курсы по машинному обучению и науке о данных для профессионалов, а команда поддержки помогла абитуриентам получить одни из самых прибыльных вакансий в области обработки данных на рынке. Решение за вами: либо тратить время на другие ресурсы, либо обратиться в признанный и зарекомендовавший себя институт.