А.АШИК

Генеральный директор Tesla Илон Маск говорит, что ИИ опаснее, чем Северная Корея.

Сандер Пичаи рассказал об искусственном интеллекте и машинном обучении. «Технологии глубокого обучения и искусственного интеллекта существуют уже много лет. Но для запуска этих алгоритмов не хватало вычислительной мощности. Например, Google Translate использует машинное обучение, которое феноменально улучшило качество перевода». Google делает большие ставки на AI и ML.

Apple, Google, Amazon, Boston Dynamics, Tesla и все другие ведущие технологические фирмы работают над ИИ и машинным обучением и верят, что за ними будущее.

Этот блог поможет вам начать работу на платформе машинного обучения самостоятельно,

Многие студенты не понимают, какую профессию выбрать, ведь IT-сфера — это океан, который никогда не кончается! Поскольку я был в такой ситуации, как просмотр всех руководств и поиск правильного выбора и решения для начала и развития машинного обучения,

Если вы новичок в компьютерных науках, этот блог заставит вас правильно мыслить о своей карьере.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это отрасль искусственного интеллекта (ИИ) и информатики, которая фокусируется на использовании данных и алгоритмов для имитации того, как люди учатся, постепенно повышая его точность.

Почему машинное обучение важно?

Возрождение интереса к машинному обучению связано с теми же факторами, которые сделали интеллектуальный анализ данных и байесовский анализ более популярными, чем когда-либо. Такие вещи, как растущие объемы и разнообразие доступных данных, более дешевая и мощная вычислительная обработка и доступное хранение данных. Все это означает, что можно быстро и автоматически создавать модели, которые могут анализировать большие и сложные данные и давать более быстрые и точные результаты — даже в очень больших масштабах. И, создавая точные модели, у организации больше шансов определить выгодные возможности или избежать неизвестных рисков.

Простые шаги, которые помогут вам превратиться из новичка в профессионала в области машинного обучения –

Шаг 1.

Во-первых, узнайте об азбуках машинного обучения, таких как линейная алгебра, статистика и вероятность, а также о python, поскольку он лидирует в «мире технологий», поскольку имеет множество встроенных библиотек. Вы также можете ознакомиться с некоторыми учебными пособиями, такими как «бесплатный лагерь кода, открытые учебные материалы Массачусетского технологического института или Академия Хана и т. д.».

Машинное обучение требует большого количества математических концепций и обработки данных. Так что пересмотрите и некоторые математические концепции!

Шаг 2:

Наряду с математическими стратегиями мы также должны знать правильный способ их выполнения и реализации, чтобы сделать их полезными. В основном на питоне, специально для этого у нас есть много известных библиотек.

Они есть:

1) Нампи

2) Панды

3) Scikit-learn

4) Тензорный поток

5) Питорч и т.д….

Среди них широко используемыми библиотеками являются scikit-learn и tensorflow. Но чтобы привыкнуть к ним, мы должны начать как новичок, используя Numpy,Pandas Чтобы мы знали, как на самом деле работает алгоритм. Это правильный способ начать программировать для машинного обучения.

Шаг 3.

Попробуйте выполнить несколько заданий по машинному обучению и узнайте тип проблем.

Это типичная структура ML, так что любая реальная проблема может быть решена в рамках этих типов.

Некоторые алгоритмы оптимизации для изучения

  • Градиентный спуск
  • Линейная регрессия
  • Логистическая регрессия
  • Древо решений
  • СВМ и др.

Очень полезно отрабатывать задачи с использованием этих алгоритмов. Попробуйте с некоторыми базовыми проектами, найденными на веб-сайтах, таких как Kaggle и т. д.

Шаг 4.

Вы почти готовы раскрыть себя миру в качестве профессионала в области машинного обучения. Вот важная вещь, которую большинству из нас не хватает: проекты. Создание реальной модели проекта дает вам реальный опыт того, как ML использует кейсы, и помогает улучшить ваши знания о глубине ML. Вы всегда можете проверить свои знания, создавая новые полезные проекты, которые будут очень полезны в вашем резюме во время размещения в качестве нового набора навыков.

Время, необходимое для освоения машинного обучения для студента колледжа:

В среднем тратим не менее 3-4 часов, в день достаточно. Приведенный выше полный рабочий процесс для работы с ML является более обобщенным. Постарайтесь проявить настойчивость и посвятить свое время выполнению этих шагов. Никогда не торопите себя с дедлайном, так как это концепция более высокого уровня. Сделайте каждую концепцию ясной и работайте ежедневно, чтобы стать профессионалом. Быть профессионалом — это не значит знать все, что связано с машинным обучением. Его будущая платформа имеет новые функции, библиотеки и алгоритмы, методы оптимизации и т. д. Этот рабочий процесс поможет вам узнать, что ML делает в будущем. И если вы действительно хотите этим заняться, займитесь профессиями (FAANG) и исследуйте будущее.

ВСЕГО НАИЛУЧШЕГО!!

Ссылки: