Mashinani o'rganish, sun'iy intellekt, ma'lumotlar fanlari - bu hozirgi avlodning mashhur so'zlari, har bir o'smirning orzusi. Ma'lumot olimining ishi biz yashayotgan texnologiyani yaxshi biladigan avlod orasida eng ko'p talab qilinadigan ish bo'lib, uning etishmasligi hali ham dolzarbdir.

Ushbu maqola sizni yo'lda ma'lumot olimi qilish uchun mo'ljallanmagan va u sizga ma'lumot olimi sifatida "yasatish" uchun hech qanday maxfiy retseptni bermaydi, balki ma'lumotlar faniga qiziqqan va uni o'rganishni xohlaydigan yangi boshlanuvchilar uchundir. o'yin-kulgi yoki ish uchun.

Keling, asoslar, ta'rifdan boshlaylik.Mashinani o'rganish - bu tajriba orqali avtomatik ravishda yaxshilanadigan kompyuter algoritmlarini o'rganish. U sun'iy intellektning bir qismi sifatida ko'riladi. Quyidagi rasm buni qulay tarzda tasvirlaydi.

Siz so'rashingiz mumkin: tajriba bilan mashinani qanday yaxshilash mumkin!? Qisqa javob - kod. Bosishdan oldin siz kodlash kerakligini tushunasiz. Sizga aytsam, bu unchalik qiyin emas, men buni uddalay oldim, siz ham qila olasiz.

To'g'ri, biz asosiy narsalarni deyarli tugatdik, keling, tafsilotlarga o'tamiz.

  • Siz qayerda kodlaysiz?

Mashina o'rganish va ma'lumotlar fanini python va R bilan kodlash mumkin. Bular dasturlash tillari va sanoat standarti hisoblanadi. Python yangi boshlanuvchilar uchun ancha qulay va agar siz umuman dasturlash haqida ozgina bilsangiz, python haqida eshitgan bo'lishingiz ehtimoli yuqori. Internetda bu tillarni o'rnatish uchun juda ko'p manbalar mavjud. Shaxsan men Mosh Hamedani tomonidan "YouTube"da bepul kursni tavsiya qilsam ham, u python tilining barcha asoslarini hamda ba'zi bir MLni qamrab oladi. Shuningdek, Github, stack overflow, kaggle, to datascience-da hisoblaringizni yarating. Bular sayohatingiz uchun juda muhim vositalar.

  • Unda MATH bormi!?

Ha, unda matematika bor. Ammo xafa bo'lmang, chunki mendan ko'ra aqlliroq odam va siz biz uchun xunuk matematikani qildingiz. Shunday qilib, nazariy jihatdan siz matematikadan qochishingiz mumkin, agar bu shunchaki sevimli mashg'ulot bo'lmasa. Ammo agar siz jiddiy bo'lsangiz, chuqurroq bo'lganingiz sayin matematika mandatga aylanadi. Ammo, men hammaga ehtimollik va statistikani o'rganishni tavsiya qilaman, bu keyinchalik osonroq bo'ladi.

  • Asosiy ma'lumotlar tugagach, nima qilishim kerak?

Endi qiziqarli qism keladi! Biz mashinani o'rganishni hech bo'lmaganda biroz boshlashimiz mumkin. Men ikkita kutubxona bo'yicha kursni ko'rishni tavsiya qilaman (agar bu nima ekanligini bilmasangiz, sizda asosiy ma'lumotlar bo'lmasligi mumkin va ehtimol ko'proq mashq qilishingiz kerak.) pandalar va Numpy. yana ko'p narsalar bor, lekin ular umuman ma'lumotlar faniga oid har qanday narsa uchun zarurdir. Byudjetingizga qarab kurslarni tanlashingiz mumkin. Shunga qaramay, agar siz etarlicha tozalasangiz, yaxshi kursga ega bo'lish uchun ko'plab qo'llanmalar mavjud.

  • Endi nima?

Shunday qilib, siz mashinani o'rganish asoslariga egasiz va chiziqli regressiya, logistik regressiya, k-eng yaqin qo'shni kabi asosiy algoritmlarni bilasiz (agar bu nima ekanligini bilmasangiz, asoslaringizni kuchaytirishingiz kerak bo'lishi mumkin). Endi u ochiq maydonga o'xshaydi va siz xohlagan joyga yugurishingiz mumkin. Shu nuqtada siz mashinani o'rganishning ko'plab ilovalari bilan tanishishingiz kerak. Sizga bitta qiziqish sohasini tanlashingizni tavsiya qilaman (buning uchun "YouTube" da mening videomni tomosha qilishni tavsiya etaman) va unga to'liq sho'ng'ib, yaxshiroq bo'lish uchun kuch sarflang.

  • Oxirgi

Oxiri har doim qayg'uli, hech bo'lmaganda filmlarda. lekin bu erda, tom ma'noda, oxiri yo'q. Chuqur o'rganish, neyron tarmoq, RNN, CNN, stokastik gradient tushish va boshqa ko'plab ilg'or ML bo'yicha millionlab maqolalar mavjud! Shunday qilib, bog'lang! Chunki sayohat yanada chuqurlashdi! Ayni paytda, men hech kimga biror narsani tavsiya qilishga haqqim yo'q deb o'ylayman, chunki siz katta bo'lgansiz va ehtimol mendan ko'ra ko'proq narsani bilishingiz mumkin.

Sizni ishontirib aytamanki, sizning bu sayohatingiz maftunkor bo'ladi va sizga yoqadi! Ko'ryapsizmi, bu sayohat siz olg'a siljish bilan yaxshilanadi va cho'qqisiga ham, oxiriga ham ega emas, shunchaki to'siqlarga to'la to'g'ri yo'l. Ma'lumotlar fanlari hamjamiyati juda ajoyib va ​​bilimingizdan qat'i nazar, sizni kutib olishadi. Qachon tiqilib qolsangiz, formulani eslang, bu faqat bitta so'z, stekning to'lib ketishi. Bu yo'qolgan va qotib qolganlar uchun turar joy kabi. Muammoingiz va uning yechimi bilan bog'liq biror narsa olishingiz deyarli kafolatlangan.

Menimcha, bu yangi boshlanuvchilar uchun etarli ma'lumot, faqat bitta narsa. To'xtamang. Jiddiy ravishda, bu sayohat ba'zida shu qadar og'ir bo'ladiki, siz uni tark etishni xohlaysiz, lekin o'zingizni va qaroringizni so'roq qilish uchun klaviaturaga boshingizni urib sarflagan har bir soniyangizga arziydi, bu mutlaqo shunday.

Men, shuningdek, Fiverr-da ma'lumotlar fanlari va mashinalarni o'rganish bilan bog'liq xizmatlarni taqdim etaman, shuning uchun agar tiqilib qolsangiz, sizga "bu erda" qo'limdan kelganicha yordam beraman.

Chiqish,

Boshlovchi hamkasbi.