Uczenie maszynowe, sztuczna inteligencja, analityka danych to modne hasła obecnego pokolenia, marzenie każdego nastolatka. Zawód analityka danych jest najbardziej poszukiwany w pokoleniu znającym się na technologii, w którym żyjemy, a jego niedobory są nadal widoczne.

Ten artykuł nie ma na celu od razu przygotować Cię na analityka danych ani nie podaje żadnego tajnego przepisu na to, jak „udać się” jako analityk danych, jest raczej przeznaczony dla początkujących, którzy interesują się nauką o danych i chcą ją zgłębić dla zabawy lub do pracy.

Zacznijmy od podstaw, definicji.Uczenie maszynowe to nauka o algorytmach komputerowych, które automatycznie doskonalą się dzięki doświadczeniu. Jest postrzegana jako podzbiór sztucznej inteligencji. Poniższe zdjęcie wygodnie to opisuje.

Możesz zapytać, jak sprawić, by maszyna ulepszała się dzięki doświadczeniu!? Krótka odpowiedź brzmi: kod. Zanim klikniesz i zdasz sobie sprawę, że musisz kodować. powiem ci, że nie jest to wyjątkowo trudne, cóż, w pewnym sensie mi się to udało i ty też możesz.

No dobrze, podstawy mamy już prawie za sobą, przejdźmy do szczegółów.

  • Gdzie kodujesz?

Uczenie maszynowe i analizę danych można kodować zarówno w języku Python, jak i R. Są to języki programowania stanowiące standard branżowy. Python jest znacznie bardziej przyjazny dla początkujących i istnieje duża szansa, że ​​jeśli wiesz choć trochę o programowaniu w ogóle, słyszałeś o Pythonie. W Internecie dostępnych jest wiele zasobów dotyczących konfigurowania tych języków. Chociaż osobiście polecam darmowy kurs Mosha Hamedaniego na YouTube, obejmuje on wszystkie podstawy Pythona, a także trochę ML. Utwórz także konta na Githubie, przepełnieniu stosu, kaggle, w kierunku datascience. Oto kilka narzędzi kluczowych dla Twojej podróży.

  • Czy to ma MATEMATYKĘ!?

Tak, ma matematykę. Ale nie martw się, bo ktoś o wiele mądrzejszy ode mnie i ty wykonałeś za nas brzydką matematykę. Zatem teoretycznie możesz unikać matematyki, dopóki nie stanie się to tylko hobby. jeśli jednak podchodzisz poważnie, matematyka staje się koniecznością w miarę zagłębiania się w nią. Jednak polecam każdemu przestudiowanie prawdopodobieństwa i statystyki, aby później było łatwiej.

  • Co zrobić, gdy opanuję podstawy?

Teraz zaczyna się zabawa! Możemy przynajmniej trochę zacząć uczyć maszynowo. Polecam obejrzenie kursu dotyczącego dwóch bibliotek (jeśli nie wiesz, co to jest, być może nie znasz podstaw i być może powinieneś więcej poćwiczyć). pandy i Numpy. jest ich o wiele więcej, ale są one absolutnie niezbędne do wszelkich zastosowań związanych z nauką o danych w ogóle. Możesz wybrać kursy w zależności od budżetu. Ponownie, istnieje wiele przewodników, jak uzyskać dobry kurs, jeśli uzbierasz wystarczająco dużo.

  • Co teraz?

Masz więc podstawy uczenia maszynowego i znasz podstawowe algorytmy, takie jak regresja liniowa, regresja logistyczna, k-najbliższy sąsiad (jeśli nie wiesz, co to jest, być może będziesz musiał wzmocnić swoje podstawy). Teraz jest jak otwarty teren i możesz biegać, gdzie chcesz. W tym momencie musisz już znać liczne zastosowania uczenia maszynowego. Radzę wybrać jeden obszar zainteresowań (polecam obejrzeć mój film na ten temat na YouTube) i całkowicie się w nim zanurzyć i włożyć wysiłek, aby stać się lepszym.

  • Zakończenie

Zakończenia są zawsze smutne, przynajmniej w filmach. ale tutaj nie ma zakończenia, dosłownie. Istnieją miliony artykułów na temat zaawansowanego uczenia maszynowego, głębokiego uczenia się, sieci neuronowych, RNN, CNN, stochastycznego spadku gradientu i wielu innych! więc zapnij pasy! Ponieważ podróż właśnie stała się głębsza! W tym momencie nie sądzę, że mam prawo cokolwiek komukolwiek polecać, ponieważ jesteś już dorosły i prawdopodobnie wiesz znacznie więcej ode mnie.

Zapewniam Cię, że ta podróż będzie fascynująca i pokochasz ją! Widzisz, ta podróż staje się coraz lepsza w miarę postępów i nie ma punktu kulminacyjnego ani zakończenia, jest po prostu prostą drogą wypełnioną przeszkodami. Społeczność analityki danych jest niesamowita i będziesz mile widziany niezależnie od posiadanej wiedzy. Ilekroć utkniesz, pamiętaj o formule, to tylko jedno słowo, przepełnienie stosu. To jak zakwaterowanie dla zagubionych i utkniętych. Masz prawie gwarancję, że otrzymasz coś związanego z Twoim problemem i jego rozwiązaniem.

Myślę, że dla początkującego to wystarczy, tylko jedno. Nie przestawaj. Poważnie, ta podróż będzie czasami tak przytłaczająca, że ​​będziesz chciał ją zakończyć, ale jest warta każdej sekundy, którą spędzasz na waleniu głową w klawiaturę, kwestionując siebie i swoją decyzję, to całkowicie prawda.

Świadczę również usługi związane z data science i uczeniem maszynowym na fiverr, więc jeśli utkniesz, pomogę Ci najlepiej, jak potrafię tutaj

Wylogowywanie się,

Kolega początkujący.