Человек, что является чудом, созданным кем-то, кого мы не знаем. Некоторые биологи приводят биологические доказательства, некоторые духовные сообщества дают духовные доказательства и многие другие, но все же есть сомнения в том, как и кто создал это загадочное творение. Технологические инновации и глобализация растут более быстрыми темпами — это самая удивительная доступность, созданная людьми. Машинное обучение — одна из воодушевляющих маний, которые возникают и приводят к удивительным вещам. Например, это позволяет беспилотным автомобилям мгновенно адаптироваться к изменяющимся дорожным условиям и в то же время обучаться новым дорожным ситуациям.
Машинное обучение – это наука, позволяющая компьютерам учиться и вести себя как люди. Машинное обучение — это область, в которой компьютерная программа может обучаться и адаптироваться к новым данным без вмешательства человека. Не усложняя вещи, проще говоря, машинное обучение в мании для компьютера, чтобы изучить поведение и работать в соответствии с ним, как человек, чтобы сделать жизнь более комфортной, а также для решения различных реальных проблем.
Изучение машинного обучения с нуля, если вы не разбираетесь в предмете, может быть несколько пугающим. Какие вещи вы должны знать? Какие вещи вы должны пропустить? Каких вещей вы не знаете? Все эти вопросы наверняка придут вам в голову. Чтобы упростить задачу, вам нужно следовать дорожной карте. Он подскажет вам, какие вещи нужно изучить в первую очередь и сколько опыта вам нужно в них, чтобы начать свое путешествие в области машинного обучения.
Дорожная карта выглядит следующим образом:
Шаг 1: — ИЗУЧИТЕ PYTHON ИЛИ R
Есть много языков, которые используются в машинном обучении, но наиболее популярными и наиболее часто используемыми языками являются python и R. Это первое необходимое условие, когда дело доходит до машинного обучения. Иметь под рукой базовые знания этих языков будет очень полезно в вашем путешествии. Этот шаг заложит основу, когда вы начнете машинное обучение.
Не обязательно учить оба языка. Любого более чем достаточно. Что касается того, какой язык вы должны выучить из обоих, зависит от вас. Просто убедитесь, что вы сосредоточены на основном.
Шаг 2: — СТАТИСТИКА
Машинное обучение означает, что машина или компьютер учатся на собственном опыте, а не постоянно программируются. Это означает, что статистические данные играют важную роль. Вот почему обучение исследованию, очистке и подготовке данных имеет важное значение для машинного обучения. Большая часть вашего времени будет потрачена на сбор, анализ и сортировку данных, поэтому рекомендуется уделить этому шагу много времени.
Некоторые из наиболее распространенных и важных концепций, с которыми вы столкнетесь на этом этапе, — это распределение вероятностей, проверка гипотез и регрессия. Хотя поначалу это может показаться пугающим, вам не нужно быть экспертом в этих концепциях, чтобы начать работу с машинным обучением.
Шаг 3: — ЛИНЕЙНАЯ АЛГЕБРА И МНОГОМЕРНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ
Эта концепция важна в машинном обучении. Но насколько вам нужна эта концепция, полностью зависит от вашей роли программиста. Так что наличие этой концепции под вашим поясом, безусловно, будет полезно.
Шаг 4. ИЗУЧИТЕ ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Здесь начинается самое интересное. После того, как вы выполните все вышеперечисленные шаги, вы готовы погрузиться в настоящее машинное обучение. Лучше всего начать с основ и продвигаться по темам. Основные темы: «Терминология в ML», «Типы ML» и т. д.
Предлагается, чтобы вы нашли время и ознакомились с этими понятиями. Особенно с типами, так как существует много типов ML.
Шаг 5: — РЕАЛИЗАЦИЯ
Нет другого лучшего способа улучшить что-то, чем делать это само. Как только вы освоите основы, продолжайте практиковать их. Участвуйте в соревнованиях и других сетевых соревнованиях. Это бросит вызов вашему результату в улучшении. Применяйте свои навыки везде, где только можно.
Некоторые из самых популярных задач — «Титаник»: машинное обучение после катастрофы, распознавание цифр и т. д.
Иногда, когда вы чувствуете, что застряли, попробуйте вернуться к предыдущему шагу. Часто случается так, что мы сталкиваемся с трудностями просто потому, что пытаемся двигаться быстро. Эта дорожная карта должна быть полезна всем, кто плохо знаком с тенденцией машинного обучения.
И где-то в середине вы чувствуете, что это сложно, тогда не прекращайте учиться, и где-то вы обнаружите, что это сложно или сложно, но если мы попробуем по-другому, мы скоро это поймем. В начале в основном всем людям трудно с этим справиться, но поскольку вы преданы обучению, никто не может вас остановить. И всегда никогда не сдавайтесь, не прилагая все усилия, продолжайте учиться.
