Дорожная карта машинного обучения

1. Математика и вероятность. Для машинного обучения необходимо получить прочную основу в области математики и вероятности. Следует изучать такие темы, как линейная алгебра, исчисление, статистика и теория вероятностей.

2. Программирование: изучение языков программирования, таких как Python и R, необходимо для реализации алгоритмов машинного обучения. Понимание структур данных и алгоритмов также важно.

3. Исследование и очистка данных. Прежде чем применять машинное обучение, необходимо изучить и очистить данные. Следует изучить такие методы, как визуализация данных, предварительная обработка данных, разработка функций и интеграция данных.

4. Алгоритмы машинного обучения. После изучения и очистки данных следующим шагом будет выбор алгоритма машинного обучения, который подходит для данных. Следует изучить некоторые популярные алгоритмы, такие как линейная регрессия, логистическая регрессия, случайный лес, нейронные сети, машины опорных векторов и наивный байесовский алгоритм.

5. Метрики оценки. Очень важно оценить производительность модели машинного обучения. Метрики оценки, такие как точность, воспроизводимость, полнота, оценка f1 и ROC-AUC, должны быть изучены.

6. Выбор модели и проверка. В науке о данных важно проверять модели, чтобы знать, насколько хорошо они работают. Следует изучить такие методы, как перекрестная проверка, настройка гиперпараметров и выбор модели.

7. Методы развертывания. После создания моделей их необходимо развернуть для практического использования. Следует изучить такие методы развертывания, как просмотр веб-страниц, разработка API и разработка приложений.

8. Глубокое обучение. Для таких задач, как обработка изображений, распознавание речи и обработка естественного языка, следует изучить алгоритмы глубокого обучения, такие как сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети и другие архитектуры.

9. Обучение с подкреплением. Обучение с подкреплением — это тип машинного обучения, используемый роботами и машинами, которые учатся методом проб и ошибок.

10. Обработка естественного языка: НЛП — это тип машинного обучения, ориентированный на взаимодействие между компьютерами и людьми для анализа, понимания и создания человеческого языка. Используются такие методы, как токенизация, синтаксический анализ и анализ настроений.