Învățarea automată, inteligența artificială, știința datelor, acestea sunt cuvintele la modă ale generației actuale, visul oricărui alt adolescent. Slujba de cercetător al datelor este cea mai căutată din generația expertă în tehnologie în care trăim, iar deficitul ei este încă proeminent.

Acest articol nu este menit să vă facă un om de știință de date dintr-o dată și nici nu vă oferă nicio rețetă secretă pentru a-l „face” ca cercetător de date, ci mai degrabă este pentru începătorii care sunt interesați de știința datelor și doresc să o exploreze. pentru distracție sau pentru muncă.

Să începem cu elementele de bază, definiția.Învățarea automată este studiul algoritmilor de computer care se îmbunătățesc automat prin experiență. Este privit ca un subset al inteligenței artificiale. Următoarea imagine o descrie convenabil.

Vă puteți întreba, cum puteți face ca o mașină să se îmbunătățească cu experiența!? Răspunsul scurt este, cod. Înainte de a face clic, realizând că trebuie să codificați. Lasă-mă să-ți spun, nu este excepțional de greu, ei bine, eu am reușit să o fac și tu la fel poți.

Bine, aproape am terminat cu elementele de bază, să intrăm în detalii.

  • Unde codificați?

Învățarea automată și știința datelor pot fi codificate în python, precum și în R. Acestea sunt limbaje de programare și sunt un standard industrial. Python este mult mai prietenos pentru începători și există șanse mari ca dacă știi măcar puțin despre programare în general, să fi auzit despre python. Există o mulțime de resurse pentru a configura aceste limbi pe web. Deși personal recomand un curs gratuit susținut de Mosh Hamedani pe YouTube, acesta acoperă toate elementele de bază ale python-ului, precum și unele ML. De asemenea, creați-vă conturile pe Github, stack overflow, kaggle, spre datascience. Acestea sunt câteva instrumente esențiale pentru călătoria dvs.

  • Are MATEMATE!?

Da, are matematică. Dar nu te supăra, pentru că cineva mult mai inteligent decât mine și tu a făcut calculele urâte pentru noi. Deci, teoretic, poți evita matematica până și dacă nu este doar un hobby. cu toate acestea, dacă ești serios, matematica devine un mandat pe măsură ce ajungi mai adânc. Dar, recomand tuturor să studieze probabilitatea și statisticile pentru a fi mai ușor mai târziu.

  • Ce să fac după ce am renunțat la elementele de bază?

Acum vine partea distractivă! Putem începe să facem machine learning, măcar puțin. Vă recomand să urmăriți un curs despre două biblioteci (dacă nu știți ce este, s-ar putea să nu aveți noțiunile de bază și poate ar trebui să exersați mai mult.) panda și Numpy. sunt multe altele, dar acestea sunt absolut necesare pentru orice doriți să faceți cu știința datelor în general. Puteți selecta cursuri în funcție de bugetul dvs. Din nou, există multe ghiduri pentru a obține un curs bun dacă scavenge suficient.

  • Acum ce?

Deci aveți elementele de bază ale învățării automate și cunoașteți algoritmi de bază, cum ar fi regresia liniară, regresia logistică, k-cel mai apropiat vecin (dacă nu știți ce este acesta, ar putea fi necesar să vă consolidați elementele de bază). Acum, este ca un teren deschis și poți alerga oriunde vrei. Până în acest moment, trebuie să fii familiarizat cu numeroasele aplicații ale învățării automate. Vă recomand să selectați un domeniu de interes (recomand să vizionați videoclipul meu pentru asta pe YouTube) și să vă cufundați complet în el și să depuneți efortul pentru a vă îmbunătăți.

  • Sfârșitul

Sfârșiturile sunt întotdeauna triste, cel puțin în filme. dar aici, nu există un sfârșit, la propriu. Există milioane de articole despre ML avansat despre învățarea profundă, rețeaua neuronală, RNN, CNN, coborârea gradientului stocastic și multe altele! deci, pune-ți centura! Pentru că călătoria tocmai a devenit mai adâncă! În acest moment, nu cred că am dreptul să recomand nimic nimănui pentru că ai crescut și s-ar putea să știi mult mai mult decât mine.

Vă pot asigura că această călătorie a voastră va fi fascinantă și vă va plăcea! Vezi tu, această călătorie devine din ce în ce mai bună pe măsură ce progresezi și nu are punct culminant, fără sfârșit, doar un drum drept plin de obstacole. Comunitatea științei datelor este minunată și veți fi binevenit indiferent de cunoștințele dvs. Ori de câte ori rămâneți blocat, amintiți-vă formula, este doar un cuvânt, stiva depășită. Este ca și cum ai adăposti cei pierduți și blocați. Sunteți aproape garantat că veți obține ceva legat de problema dvs. și soluția ei.

Consider că acestea sunt suficiente informații pentru un începător, doar un lucru. nu te opri. Serios, această călătorie va fi atât de copleșitoare câteodată, încât ai vrea să renunți, dar merită fiecare secundă pe care o petreci bătând cu capul de tastatură, punându-ți la îndoială și decizia ta, este absolut.

Ofer, de asemenea, servicii legate de știința datelor și de învățarea automată pe fiverr, așa că, dacă sunteți blocat, vă voi ajuta tot ce pot „aici”

Închidere,

Un coleg începător.