Начало работы с машинным обучением может оказаться непростой задачей. Есть много мнений по этому вопросу и некоторые разногласия по поводу того, с чего начать. Но сегодня мы хотим показать вам лучший путь вперед в вашем путешествии по машинному обучению. Начать работу будет непросто, но наличие карты к вашей цели поможет вам быстро достичь желаемого уровня навыков с помощью этих основных навыков машинного обучения.
Какие основные навыки машинного обучения мне следует освоить и почему?
Хотя есть много вариантов, мы определили четыре критически важных навыка, которые, если вы их освоите, помогут вам начать работу с машинным обучением и со временем превратят вас из новичка в эксперта. Хотя эти навыки не научат вас тому, как выполнять машинное обучение, они действуют как фундаментальные и основные навыки машинного обучения, которые закладывают прочную основу для начала вашей карьеры в машинном обучении.
Линейная алгебра
Мы знаем, что большинство из нас не касалось алгебры со времен колледжа, и это, вероятно, был средний уровень. Но дело в том, что этот предмет является важным навыком, потому что он считается сердцем подавляющего большинства приложений машинного обучения. Здесь вы получите важное понимание теории машинного обучения и, в конечном итоге, глубокого обучения, а также получите необходимые сведения о том, как работают алгоритмы.
Исчисление
Да, еще одно поле в математике. Но это не так плохо, как вы думаете. Исчисление является важной темой, поскольку машинное обучение дает вам базовое понимание используемых математических концепций, что, в свою очередь, дает вам понимание оптимизации сложных функций, используемых в машинном обучении. Здесь вы познакомитесь с такими понятиями, как алгоритм градиентного спуска, который используется для минимизации функции ошибки. И во всем, что связано с данными, ошибки не ваш друг. Короче говоря, то, что вы изучите с помощью концепций исчисления, обеспечит оптимизацию, необходимую вам в любом будущем проекте машинного обучения.
Статистика и вероятность
Вы можете спросить, почему вы должны изучать статистику и вероятность в той или иной степени как новичок. Мы рады, что вы спросили! Все дело в знании данных. Когда дело доходит до вероятности, есть три ключевых фактора: как выглядят данные, что мы можем ожидать от наблюдений и, наконец, пределы наблюдений. Эти методы важны, поскольку позволяют найти ответы на вопросы, связанные с используемыми данными. Если вы не понимаете свои данные, как вы можете обучить на них свой проект машинного обучения?
Наконец, со статистикой вы разовьете навыки, необходимые для работы с имеющимися данными. Это также позволяет вам обобщать большие наборы данных, чтобы предоставить вашему проекту ожидания и ожидаемые результаты. Вы можете увидеть, связаны ли две переменные, и сделать прогноз. Оба очень важны для любого проекта машинного обучения.
Информатика
Здесь резина встречается с дорогой. С ключевыми концепциями программного обеспечения, изученными в области компьютерных наук. В конце концов, вы собираете языки программирования, которые пытаются имитировать человеческое мышление. Изучая информатику, вы создадите необходимые вам основы, такие как алгоритмы и структуры данных, которые имеют решающее значение в мире машинного обучения.
Изучите все эти основные навыки на учебном курсе машинного обучения Ai+ Training Bootcamp.
Здесь можно многое узнать о том, как начать машинное обучение, и может быть трудно понять, с чего начать. С помощью Учебного курса по основам машинного обучения в рамках Обучения Ai+ вы можете освоить все эти навыки по запросу и в своем собственном темпе. Компоненты включают:
Линейная алгебра для машинного обучения. Этот раздел «Введение в линейную алгебру» является первым в серии «Основы машинного обучения». Это важно, потому что линейная алгебра лежит в основе большинства подходов к машинному обучению и особенно преобладает в глубоком обучении — ветви машинного обучения, находящейся в авангарде современных достижений искусственного интеллекта.
Исчисление для машинного обучения. В этом разделе, Исчисление I: пределы и производные, с нуля представлена математическая область исчисления — изучение скоростей изменений. Это важно, потому что вычисление производных через дифференцирование является основой оптимизации большинства алгоритмов машинного обучения, в том числе используемых в глубоком обучении.
Вероятность и статистика.Теория вероятности и информации вводит математические поля, которые позволяют нам количественно определять неопределенность, а также делать прогнозы, несмотря на неопределенность. Эти поля необходимы, потому что алгоритмы машинного обучения обучаются на несовершенных данных и развертываются в зашумленных реальных сценариях.
Информатика. На этом занятии "Алгоритмы и структуры данных" представлены наиболее важные темы информатики для машинного обучения, что позволит вам разрабатывать и развертывать модели данных, эффективные в вычислительном отношении.
Читайте другие статьи по науке о данных на OpenDataScience.com, включая учебные пособия и руководства от начального до продвинутого уровня! Подпишитесь на нашу еженедельную рассылку здесь и получайте последние новости каждый четверг. Вы также можете пройти обучение по науке о данных по запросу, где бы вы ни находились, с нашей платформой Ai+ Training. Подпишитесь также на нашу быстрорастущую публикацию на Medium, ODSC Journal, и узнайте, как стать писателем.
