Имея прочные корни в статистике, машинное обучение стало одной из самых захватывающих и быстро развивающихся областей компьютерных наук. Несколько отраслей и приложений используют машинное обучение для повышения интеллектуальности и эффективности.
Чат-боты, показ рекламы, обнаружение мошенничества, фильтрация спама и поисковые системы — вот некоторые из наиболее распространенных примеров, которые ежедневно применяют машинное обучение. С помощью курса Машинное обучение вы сможете находить закономерности и создавать математические модели для нескольких вещей, что невозможно для людей.
Однако многие люди до сих пор не могут понять концепцию машинного обучения и то, как научиться машинному обучению. Поэтому мы создали Руководство по машинному обучению, чтобы помочь вам разобраться с основами машинного обучения. Мы также обсудим, как вы можете стать экспертом в области машинного обучения.
Понимание машинного обучения
Машинное обучение — это область исследования, в которой вам необходимо применять принципы статистики и информатики для создания статистических моделей для будущих прогнозов и выявления закономерностей в данных. Машинное обучение – это тип обучения Интернету вещей, который позволяет программным приложениям точнее прогнозировать результаты без явного программирования.
Как я могу начать машинное обучение после Python?
Руководство по машинному обучению с помощью Интернета вещей – это примерный план действий, которому вы можете следовать, чтобы стать талантливым инженером по машинному обучению. Однако вы всегда можете изменить шаги в соответствии с вашими требованиями для достижения желаемой цели.
Понимание предпосылок
Если вы гений, вы можете сразу начать свой курс машинного обучения. Тем не менее, есть некоторые предварительные условия, которые вам необходимо знать. К ним относятся линейная алгебра, статистика, многомерное исчисление и Python. Если вы не владеете этими темами, это никогда не помешает вам пройти курс. Тем не менее, вы должны иметь базовые знания по этим темам.
Изучение многомерного исчисления и алгебры
Вам необходимо изучить обе темы, так как они необходимы для машинного обучения (ML). Однако степень, в которой вам нужны эти темы, зависит от вашей роли специалиста по данным. Если вы хотите больше сосредоточиться на приложениях тяжелого машинного обучения, вам не нужно больше сосредотачиваться на математике. С другой стороны, если вы хотите сосредоточиться на исследованиях и разработках, необходимо владеть линейной алгеброй и многомерным исчислением, поскольку вам требуется реализовать большинство алгоритмов машинного обучения с нуля.
Статистика обучения
Данные — самая важная часть ML. Скорее всего, вы потратите более 80% своего времени в качестве эксперта по машинному обучению на чистку и сбор данных. Статистика — это область, которая занимается анализом, сбором и представлением данных.
Проверка гипотез, статистическая значимость, распределения вероятностей и регрессии — вот некоторые из наиболее распространенных и важных тем, которые вам, как эксперту по машинному обучению, необходимо реализовать в своей карьере.
Поскольку вы уже изучили Python, на этом этапе вам не потребуется снова изучать язык программирования.
Исследование данных, очистка и подготовка
Если вы хотите стать опытным экспертом по машинному обучению, вам нужно уделять больше времени очистке данных. Интернет вещей для начинающих научит вас методам очистки исходных данных. Чем больше времени вы посвятите здесь, тем лучше вы будете выступать. Хотя это занимает большую часть вашего времени, это помогает вам построить вокруг него структуру.
Для практики можно взять титаническую задачу на выживание от Kaggle, построить набор гипотез и потом почистить данные. Вы также можете добавить некоторые новые функции в существующий набор данных. Точно так же рассмотрите спрос на прокат велосипедов, спрогнозируйте проблему и повторите тот же цикл, который вы делали раньше.
Изучение различных концепций машинного обучения
После того, как вы выполнили предварительные требования, вы можете приступить к изучению машинного обучения, что, несомненно, является самой захватывающей частью. Тем не менее, вам нужно начать обучение с основ, а затем переходить к более сложным вещам. Некоторые из основных концепций машинного обучения включают понимание терминов, различных типов машинного обучения и практическое применение машинного обучения.
Участвовать в конкурсе
Поняв основы машинного обучения, вы можете перейти к самой безумной части. Да, мы говорим о соревнованиях. Участие в соревнованиях поможет вам стать более опытным в машинном обучении, поскольку вы сочетаете теоретические и практические знания. Titanic: Machine Learning from Disaster и Digit Recognizer — два наиболее распространенных соревнования в Kaggle.
Соревнования помогают учащимся укрепить уверенность в машинном обучении. Соревнования на знания имеют меньшую сложность по сравнению с призовыми задачами. Кроме того, вы можете найти различные связанные ресурсы и начать свое путешествие с наукой о данных.
После участия в конкурсах и других простых задачах вы готовы начать свою карьеру в машинном обучении. Вы можете продолжать совершенствовать свои навыки, больше работая над задачами и создавая более творческие и сложные проекты машинного обучения.
Кроме того, вы можете выбрать дополнительные курсы по машинному обучению, включая глубокое обучение и ансамблевое моделирование. После прохождения курса продвинутого уровня вы можете принять участие в основном соревновании Kaggle.
Мы надеемся, что вам понравился путь к тому, чтобы стать экспертом по машинному обучению. Пройти курс машинного обучения после изучения Python будет проще. Вам нужно будет выучить язык программирования и другие необходимые условия, чтобы стать лучшим экспертом по машинному обучению.
Академия Интернета вещей — это универсальная платформа для энтузиастов машинного обучения, где они могут получить знания в области машинного обучения. С преданными наставниками и отраслевыми экспертами путешествие становится продуктивным и плодотворным
