Все, что вам нужно знать, чтобы стать экспертом в области машинного обучения.
Машинное обучение находит закономерности в данных, чтобы принять подходящее решение. Глубокое обучение — это ветвь машинного обучения, в которой используются многослойные нейронные сети. Сегодня такие проблемы, как компьютерное зрение, обработка естественного языка и беспилотные автомобили, можно решить с помощью глубокого обучения.
Чтобы иметь возможность выполнять проекты глубокого обучения, я рекомендую вам сначала изучить машинное обучение. В университетах нет отдельного факультета машинного обучения. Но, к счастью, в Интернете есть много бесплатных ресурсов и обучающих видео.
Независимо от того, являетесь ли вы студентом, сотрудником, который хочет сменить карьеру, или тем, кто хочет использовать машинное обучение в своем бизнесе, вы можете легко изучить машинное обучение из открытых источников.
В этом посте я затрону следующие темы:
- Что такое машинное обучение?
- Языки программирования для машинного обучения
- Библиотеки для Python и R
- Инструменты, которые вы должны знать для машинного обучения
- Дисциплины, которые вам нужно изучить
- Алгоритмы машинного обучения
- Ресурсы и каналы YouTube для машинного обучения
Прежде чем начать, не забудьте подписаться на мой канал YouTube, где я создаю контент об искусственном интеллекте, науке о данных, машинном обучении и глубоком обучении.
Что такое машинное обучение?
Как вы знаете, объем производимых данных увеличился с развитием Интернета и социальных сетей. Если ИИ — это сегодняшнее электричество, то данные — это сегодняшняя нефть. Такие компании, как Google, Facebook и Amazon, стали огромными компаниями, потому что они оценивали полученные данные. Чтобы использовать масло, вы должны правильно его обработать? Чтобы извлечь значимую информацию из данных, вам необходимо их обработать.
Машинное обучение — это область ИИ, целью которой является автоматическое построение моделей с использованием данных.
Вы можете спросить, как появилось машинное обучение. Позвольте мне объяснить это кратко. Раньше в машину вводились правила, и вывод производился на входы по этим правилам.
В этой технике существовали фиксированные правила контроля со стороны людей, и это был не очень гибкий подход. Позже возник вопрос, могут ли машины учиться, как люди. Чтобы исследовать это, машине были даны входы и выходы, и оказалось, что машины могут изучать правила.
Позвольте мне просто показать вам, как машины учатся. Например, вы хотите научить машину умножению. Вы даете программе много данных, например, 2 и 3 равны 6, 4 и 5 равны 20. Программа изучает умножение на входах и выходах. Затем, когда вы просите программу умножить любые два числа, программа возвращает вам ответ.
Машинное обучение широко используется во многих областях, таких как финансы, образование, биология и медицина. Давайте рассмотрим 6 шагов, чтобы стать экспертом в области машинного обучения.
Шаг 1. Язык программирования
Важной частью машинного обучения является программирование. Вам необходимо знать язык программирования для предварительной обработки данных и построения модели. Наиболее часто используемыми языками программирования для машинного обучения являются Python и R. Python предпочтительнее, потому что это общий язык программирования с простым синтаксисом.
С Python вы можете выполнять проекты, основанные на данных, и работать во многих областях, таких как веб-программирование или разработка игр. Python — наиболее часто используемый язык в машинном обучении и глубоком обучении. С другой стороны, R — мощный язык для машинного обучения. R также имеет множество библиотек для машинного обучения. R в основном используется для статистического анализа.
Теперь давайте взглянем на библиотеки, которые вам нужно знать о машинном обучении.
Шаг 2. Библиотеки для машинного обучения
Вы можете построить модель машинного обучения с нуля. Но нет необходимости изобретать велосипед. Вы можете создавать более быстрые и практичные модели, используя такие библиотеки, как scikitlearn.
Библиотеки облегчают вашу работу при работе над проектами машинного обучения. Давайте углубимся в наиболее используемые библиотеки для машинного обучения. Прежде всего, я объясню Python, а затем библиотеки R.
NumPy
В машинном обучении вы выполняете множество операций с матрицами и массивами. Библиотека, которую вам нужно знать для операций с многомерными массивами, — это NumPy.
Панды
Еще одна важная библиотека — Pandas. Наборы данных реального мира грязные. Чтобы очистить эти грязные наборы данных, требуется предварительная обработка данных. Для этого вы можете использовать Pandas.
Матплотлиб и Сиборн
Важно изучить данные перед построением модели. Визуализация данных — самый простой способ изучения данных. Библиотеки Matplotlib и seaborn в основном используются для визуализации данных.
Matplotlib — это мощная библиотека, с помощью которой вы можете создавать отличные визуализации. Для статистических графиков лучше всего подойдет библиотека Seaborn.
Scikit-Learn
Основная цель машинного обучения — построить хорошую модель. Вы можете использовать библиотеку scikit-learn для построения модели. Вы можете найти множество алгоритмов обучения с учителем и без учителя в библиотеке scikit-learn.
TensorFlow и Керас
Еще одна важная библиотека для создания проектов машинного обучения — TensorFlow. С TensorFlow вы можете создавать сквозные проекты машинного обучения. Другими словами, с TensorFlow вы можете выполнять каждый шаг от предварительной обработки данных до развертывания модели. Кроме того, был добавлен Keras API для упрощения анализа с помощью TensorFlow. Keras — широко используемый API, особенно для глубокого обучения.
Можно описать еще много библиотек для машинного обучения. Здесь я упомянул самые основные библиотеки, которые вы должны знать.
Библиотеки машинного обучения для R
Хотя библиотеки Python очень часто используются в машинном обучении, R также имеет очень мощные пакеты. Я могу рассказать вам о библиотеках, которые вам нужно знать для программирования R, ggplot2 для визуализации данных, dplyr и date.frame для обработки данных, каретки и mlr для создания моделей машинного обучения и shinyдля создания интерактивных веб-приложений.
Теперь давайте посмотрим на инструменты, которые вы можете использовать в машинном обучении.
Шаг 3. Инструменты, которые вам нужно знать для машинного обучения
Есть много инструментов, которые вы можете использовать для машинного обучения. Давайте взглянем на инструменты, которые вам нужно знать для машинного обучения.
Анаконда
Anaconda — это фантастическая платформа с более чем 20 миллионами пользователей, которая включает в себя множество библиотек и инструментов. Вы можете использовать множество библиотек одновременно без ошибок. Я настоятельно рекомендую вам использовать Anaconda для проектов машинного обучения. Кроме того, вы можете работать с множеством различных проектов для создания виртуальной среды в Anaconda.
Блокнот Юпитера
Редактор или IDE позволяет легко писать код. Блокнот Jupyter, пожалуй, наиболее часто используемый инструмент для написания кода при анализе данных. Блокнот Jupyter работает в Интернете и является хорошим инструментом для визуализации данных. Блокнот Jupyter также имеет ячейки, где вы можете писать тексты.
Вы можете использовать его в качестве редактора в PyCharm и VS Code, но я настоятельно рекомендую вам использовать Jupyter Notebook, где вы можете и анализировать, и представлять.
Колаб
Еще один фантастический инструмент, который вы можете использовать для машинного обучения, — Colab. Colab — это бесплатный облачный сервис, предоставляемый Google. Colab поставляется со многими библиотеками, такими как TensorFlow. Интерфейс Colab похож на блокнот Jupyter.
Гит и Гитхаб
Важным инструментом, который вы можете использовать для командной работы, является git. Git — это система контроля версий. Используя Git, вы можете совместно работать с вашими товарищами по команде над вашими файлами и кодами. Вы можете бесплатно хранить свой проект на GitHub. С GitHub вы также можете представить свой проект миру и поделиться своими кодами.
Другие инструменты
Вы можете использовать инструмент Notion для управления своими проектами. Notion — это веб-инструмент, в котором вы можете легко хранить свои заметки.
Музыка считается пищей для души. Вы можете использовать инструмент Spotify, чтобы сосредоточиться на своем проекте. Вы можете выбрать любой плейлист на Spotify в соответствии с вашим настроением.
Шаг 4. Дисциплины для машинного обучения
Вы можете выполнять проекты машинного обучения, используя библиотеки. Но чтобы понять этапы машинного обучения, вам необходимо знать математику, вероятность, статистику и линейная алгебра. Не пугайтесь, когда увидите эти дисциплины. Чтобы научиться машинному обучению, достаточно знать эти дисциплины на базовом уровне.
Также важно, чтобы вы знали область, в которой работаете. Например, чтобы делать проекты в области биоинформатики, нужно также знать дисциплины биологии и генетики. Если вы не разбираетесь в этой области, вы можете работать с кем-то, кто является экспертом в этой области, или получить поддержку.
Шаг 5. Алгоритмы машинного обучения
Качество данных очень важно для успеха проекта машинного обучения. Еще одним важным моментом является использование алгоритма, подходящего для данных. Существует множество алгоритмов, которые можно использовать для машинного обучения. Мы можем разделить эти алгоритмы на обучение с учителем и обучение без учителя.
Если ваши данные имеют метки, вы можете использовать контролируемые алгоритмы, такие как регрессия и классификация, а если ваши данные не имеют меток, вы можете использовать неконтролируемые алгоритмы, такие как k-means и PCA. Если ваш набор данных большой, вы можете использовать такие алгоритмы, как сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети или LSTM.
Теперь давайте посмотрим на бесплатные веб-сайты, которые вы можете использовать для машинного обучения.
Шаг 6. Сайты для машинного обучения
Есть много сайтов, которые вы можете использовать для машинного обучения. Kaggle занимает первое место среди этих сайтов.
Каггл
Kaggle — одна из крупнейших в мире платформ для обработки данных и машинного обучения. На этой платформе зарегистрировано более 1 миллиона пользователей. Некоторые из ведущих мировых специалистов по данным активно используют этот сайт.
На этой платформе вы можете найти множество наборов данных и блокнотов, которые вас вдохновят. Вы также можете использовать ноутбук, такой как Google Colab, где Kaggle предлагает бесплатный сервис GPU или TPU. В этом ноутбуке установлены такие библиотеки, как Pandas, NumPy и TensorFlow.
Вы можете зарабатывать очки, участвуя в Kaggle. Некоторые компании могут предложить работу людям с высокими баллами на этом сайте.
Вы можете добавить свои достижения в свое портфолио, увеличив свой балл на этой платформе. На Kaggle вы можете найти множество тренингов, таких как наука о данных, машинное обучение и глубокое обучение. Если вы пройдете эти тренинги, вы даже сможете получить сертификаты.
Середина
Еще один сайт, который я бы порекомендовал, — Medium. На этом веб-сайте вы можете найти много сообщений в блогах о машинном обучении и науке о данных. Вы можете читать эти сообщения в блоге, чтобы быть в курсе.
Лучшая техника обучения — рассказывать, верно? Вы также можете бесплатно создать учетную запись на Medium и делиться тем, что вы узнали на этой платформе. Вы даже можете зарабатывать деньги на этой платформе. Вы также можете расширить свою сеть и получить больше признания, написав сообщение в блоге. Таким образом, вы сможете пополнить свое портфолио и быстрее найти работу.
Мастерство машинного обучения
Еще один фантастический сайт, который я бы порекомендовал, — это сайт Мастерство машинного обучения. На этом сайте есть несколько отличных статей о машинном обучении и глубоком обучении, как теоретических, так и практических.
Каналы YouTube
Сейчас очень популярны видеолекции. Вы можете найти множество бесплатных курсов по машинному обучению на Coursera или Udemy.
Еще одна платформа, на которой можно найти видеоуроки, — это youtube, которым мы все очень часто пользуемся. Большинство людей используют YouTube для развлечения, но многие каналы предоставляют образовательный контент. Давайте посмотрим на ютуб-каналы.
Первый канал, который я могу порекомендовать, это FreeCodeCamp. На этом канале вы можете найти учебные пособия в 1 видео, предоставленные разными инструкторами во многих областях. Другой канал — Университет машинного обучения, основанный Amazon. На этом канале вы можете посмотреть обучающие видео по машинному обучению. Edureka и Simplilearn — замечательные каналы. Они также проводят сертифицированное обучение. Tech with Team — отличный ютуб-канал. Он производит контент как для программирования, так и для машинного обучения. Другими каналами, связанными с машинным обучением, являются Codebasics и Krisnaik. В этих каналах можно найти базовые библиотечные туториалы и проекты по машинному обучению, а также интервью с теми, кто работает в сфере науки о данных.
Как вы знаете, машинному обучению нельзя научиться, просто наблюдая. Для машинного обучения вам придется замарать руки, выполняя проекты с реальными данными.
Вот и все. В этом посте я упомянул дорожную карту и рассказал о 6 шагах, чтобы стать экспертом по машинному обучению. Я надеюсь, вам понравится это.
Не забудьте подписаться на нас в YouTube 🎞, GitHub 🌱, Twitter😎, Kaggle 📚, LinkedIn 👍
Увидимся в следующем посте в блоге…
