как вы изучаете машинное обучение?

  • Перво-наперво - предпосылки:
  • Основы исчисления. В машинном обучении вы будете работать над множеством оптимизаций, требующих знания математического анализа. Мы настоятельно рекомендуем вам знать функции, ограничения, дифференциацию, максимумы, минимумы и т. Д.
  • Линейная алгебра. Когда вы говорите о машинном обучении, вы будете иметь дело с матрицами и векторами каждый день. Итак, знание линейной алгебры просто необходимо. Однако вам также потребуется знать о других важных темах, например о собственных значениях и собственных векторах.
  • Вероятность. Большинство алгоритмов машинного обучения пытаются «смоделировать» лежащие в основе явления, которые породили наблюдаемые данные. Все это моделирование является вероятностным. Поэтому настоятельно рекомендуется, чтобы вы хорошо знакомы с теорией вероятности.
  • Попадая в настоящий ML:
  • Пройдите отличный онлайн-курс по машинному обучению. Это отличный курс, и он учит вас основам машинного обучения - регрессии, классификации, различным алгоритмам машинного обучения и т. Д. Курс также требует, чтобы вы построили систему распознавания цифр.
  • Когда вы освоите основы, неплохо будет попрактиковаться в решении некоторых задач. Kaggle - это хорошо известная платформа для соревнований по машинному обучению, где вы можете соревноваться с другими в обучении моделей машинного обучения на различных наборах данных.
  • Возьмитесь за проекты ML. Это самый важный момент. В идеале вам нужно иметь в своем резюме не только опыт машинного обучения, но и несколько отличных проектов, которые вы можете продемонстрировать. Эти проекты помогут вам выделиться среди других кандидатов. После долгого поиска курсов, которые обучают машинному обучению через проекты, я нашел курс EDUONIX (Новый проектный курс машинного обучения для начинающих) весьма подходящим.

следуя тенденциям и имея в виду наш плотный график, мы можем выбрать онлайн-обучение через различные онлайн-порталы, которые предоставляют интересные пакеты и предложения, и вот некоторые из преимуществ использования онлайн-формата:

  • гибкость - вы можете пройти курс и легко завершить его, когда у вас есть свободное время и вы готовы учиться и получать знания.
  • динамический - вы можете просматривать видео курса на нескольких устройствах, например на телефоне, ноутбуке, ПК…
  • Снижение общих затрат: онлайн-программы оказываются более доступным вариантом, чем традиционные колледжи. Хотя не все онлайн-дипломы предлагают более низкие чистые цены на обучение, чем традиционные колледжи, сопутствующие расходы почти всегда обходятся дешевле. Например, нет затрат на дорогу, а иногда необходимые материалы курса, такие как учебники, доступны в Интернете бесплатно. Кроме того, многие колледжи и университеты принимают кредиты, заработанные на бесплатных массовых открытых онлайн-курсах (МООК), что является последним достижением в области онлайн-образования. Эти бесплатные онлайн-курсы могут помочь студентам выполнить общеобразовательные требования.
  • Совершенствуйте свои технические навыки. Даже самый базовый онлайн-курс требует развития новых компьютерных навыков, поскольку студенты учатся ориентироваться в различных системах управления обучением (LMS) и программах. Навыки участия, которые студенты изучают в рамках своих онлайн-курсов, можно использовать во многих профессиях, включая создание и совместное использование документов, включение аудио / видео материалов в задания, прохождение онлайн-тренингов.
  • сертификат - вы получите сертификат организации после успешного завершения курса и будете полезны при составлении вашего резюме.

Сейчас существует множество онлайн-порталов, которые предоставляют курсы по машинному обучению, одним из таких порталов является Электронная книга по машинному обучению и искусственному интеллекту для новичков.

Искусственный интеллект и машинное обучение для начинающих

Курс включает 12 различных проектов и посвящен разбору важных концепций, алгоритмов и функций машинного обучения. Курс начинается в самом начале со строительных блоков машинного обучения, а затем переходит к более сложным концепциям. Каждый проект усложняет концепции, представленные в предыдущем проекте.

Я нашел этот курс действительно полезным для оттачивания моих навыков в машинном обучении,

надеюсь, что это поможет.