Uczenie maszynowe to poddziedzina sztucznej inteligencji (AI), która w ostatnich latach zyskuje na znaczeniu. Polega na wykorzystaniu modeli statystycznych i algorytmów, aby umożliwić maszynom uczenie się na podstawie danych i dokonywanie przewidywań lub podejmowania decyzji na podstawie tej wiedzy. Jeśli interesuje Cię nauka uczenia maszynowego w domu, możesz wykonać kilka kroków, aby rozpocząć.
W tym artykule omówimy najlepsze sposoby uczenia się maszyn w domu i zdobycia umiejętności potrzebnych do osiągnięcia sukcesu w tej dziedzinie.
Zrozumienie podstaw uczenia maszynowego i wymagań wstępnych
Zanim zagłębisz się w świat uczenia maszynowego, ważne jest, aby zrozumieć podstawowe pojęcia leżące u jego podstaw. Obejmuje regresję, klasyfikację, grupowanie i sieci neuronowe. Niezbędna jest również znajomość języków programowania takich jak Python, R czy Matlab, ponieważ większość algorytmów uczenia maszynowego jest implementowana przy użyciu tych języków. Zaleca się zrozumienie statystyki i teorii prawdopodobieństwa, które są podstawą wielu koncepcji uczenia maszynowego. Korzystna jest również ogólna znajomość informatyki i struktur danych.
Wybierz swoją ścieżkę uczenia się
Uczenie maszynowe to rozległa dziedzina i istnieją różne ścieżki uczenia się, spośród których możesz wybierać w zależności od zainteresowań i celów zawodowych. Niektóre popularne ścieżki obejmują naukę podstaw algorytmów uczenia maszynowego, wstępnego przetwarzania danych, wizualizacji danych, wyboru i oceny modelu oraz głębokiego uczenia się. Możesz także skupić się na konkretnej dziedzinie, takiej jak wizja komputerowa, przetwarzanie języka naturalnego lub uczenie się przez wzmacnianie.
Wybierz język programowania
Uczenie maszynowe w dużej mierze opiera się na programowaniu i aby pracować z bibliotekami i frameworkami ML, musisz znać co najmniej jeden język programowania. Python jest popularnym językiem uczenia maszynowego ze względu na swoją prostotę i łatwość użycia, ale można również używać innych języków, takich jak R i Java.
Niektóre popularne biblioteki ML są dostępne dla różnych języków programowania, takich jak TensorFlow, Scikit-learn, Keras dla Pythona oraz Caret i MLR dla R.
Kursy i tutoriale online
Wiele platform e-learningowych oferuje kompleksowe kursy z zakresu uczenia maszynowego. Kursy te są zaprojektowane tak, aby zaspokoić potrzeby zarówno początkujących, jak i zaawansowanych uczniów i zazwyczaj są prowadzone we własnym tempie, dzięki czemu możesz uczyć się w dogodnym dla siebie czasie. Oto kilka konkretnych zasobów dotyczących kursów i samouczków online
Kursra
Coursera oferuje szeroką gamę kursów uczenia maszynowego prowadzonych przez profesorów z najlepszych uniwersytetów.
Udalność
Udacity oferuje również szereg kursów uczenia maszynowego, w tym program studiów nano w zakresie uczenia maszynowego, który zapewnia studentom wszechstronne zrozumienie tej dziedziny. Jednak większość kursów Udacity wymaga płatności za rejestrację.
Youtube
YouTube to doskonałe źródło informacji o bezpłatnych samouczkach dotyczących uczenia maszynowego. Istnieje wiele kanałów poświęconych uczeniu maszynowemu, w tym Siraj Raval, Andrew Ng i Sentdex, żeby wymienić tylko kilka.
Szybki kurs Google dotyczący uczenia maszynowego
Kurs oferowany przez Google jest samodzielny i obejmuje interaktywne wizualizacje oraz ćwiczenia z kodowania.
Ćwicz z projektami w świecie rzeczywistym
Praktyka z projektami w świecie rzeczywistym jest kluczowym aspektem uczenia maszynowego, ponieważ pozwala uczniom zastosować poznane koncepcje i teorie do problemów w świecie rzeczywistym. To praktyczne podejście pomaga uczniom zdobyć praktyczne doświadczenie i rozwinąć umiejętności rozwiązywania problemów, które są niezbędne w karierze w uczeniu maszynowym. Niektóre z platform, które mogą być przydatne, to −
Kaggle
Kaggle to platforma dla analityków danych i inżynierów zajmujących się uczeniem maszynowym, która oferuje szereg konkursów i wyzwań online, które pomagają ludziom doskonalić swoje umiejętności. Wyzwania te mogą być świetnym sposobem na naukę uczenia maszynowego, a jednocześnie umożliwiają kontakt z zestawami danych i problemami ze świata rzeczywistego.
GitHub
GitHub to platforma, na której programiści mogą udostępniać swój kod i współpracować nad projektami. W witrynie GitHub dostępnych jest wiele projektów uczenia maszynowego, które pomogą Ci w nauce i ćwiczeniu. Możesz wyszukiwać repozytoria odpowiadające Twoim zainteresowaniom i poziomowi umiejętności, a następnie przenieść je na swoje konto, aby wprowadzić zmiany i eksperymentować z różnymi podejściami.
Twórz swoje projekty
Tworzenie projektów uczenia maszynowego to jeden z najlepszych sposobów uczenia się. Możesz wybrać problem lub zbiór danych, który Cię interesuje, a następnie pracować nad zbudowaniem modelu, aby go rozwiązać. Pomoże Ci to zrozumieć różne etapy procesu uczenia maszynowego, takie jak przygotowanie danych, wybór modelu i ocena.
Wniosek
Podsumowując, uczenie się maszyn w domu to ekscytująca i pełna wyzwań podróż. Wymaga solidnego zrozumienia podstaw uczenia maszynowego, pojęć matematycznych, języków programowania i informatyki. Wybór ścieżki nauki i języka programowania oraz korzystanie z kursów i tutoriali online może pomóc w zdobyciu wiedzy i praktycznego doświadczenia.
Ćwiczenie z projektami w świecie rzeczywistym ma kluczowe znaczenie dla zastosowania poznanych koncepcji i rozwijania umiejętności rozwiązywania problemów. Platformy takie jak Kaggle, Github i tworzenie własnych projektów dają ku temu możliwości. Wykonując te kroki i stale ćwicząc, możesz osiągnąć biegłość w uczeniu maszynowym i rozwijać obiecującą karierę w tej dziedzinie.
