Как научиться машинному обучению всего за 3 месяца, и вот полная дорожная карта, которой вы можете следовать
Если вы нажали на эту статью, то вы, вероятно, хотите стать специалистом по данным или инженером по машинному обучению, или, может быть, вы хотите изучить машинное обучение.
Потому что машинное обучение — очень важный предмет, если вы хотите стать одним из самых упоминаемых специалистов.
И если вы хотите сделать хорошую карьеру в области Науки о данных и хотите стать специалистом по данным или инженером по машинному обучению, тогда вы должны хорошо разбираться в концепциях машинного обучения.
Итак, теперь, если вы думаете об этом, как подготовить концепции машинного обучения или как изучить машинное обучение?
Тогда не волнуйтесь, ребята, так как сегодня здесь я расскажу вам полную дорожную карту для изучения машинного обучения всего за 3 месяца.
И я говорю вам это только потому, что я пошел по тому же пути и изучил все концепции, касающиеся машинного обучения, и теперь я могу построить несколько проектов в этой области.
Итак, если вы пойдете по тому же пути, я уверен, что вы очень хорошо изучите концепции машинного обучения, и это всего за 3 месяца.
Но, здесь я хочу сказать вам одну вещь, что, просто изучая теоретические понятия, читая материал и просматривая видео, вы не сможете преуспеть в этих вещах.
Потому что, чтобы преуспеть в машинном обучении, вам нужно практиковать все, что вы изучаете каждый день.
И только тогда вы сможете понять все, поэтому всегда помните о том, что нужно практиковать все, что вы изучаете.
Итак, теперь, не теряя времени, давайте начнем.
Как научиться машинному обучению?
Прежде чем рассказать вам об основных вещах, которые вам нужно усвоить, я бы сказал, что вы должны следовать по этому пути, как я приказал здесь, сверху вниз.
Потому что, когда вы будете следовать сверху вниз, вам будет удобно очень хорошо прояснить все понятия, поскольку есть некоторые понятия, которые связаны друг с другом.
Итак, просто запомните это, а теперь давайте перейдем к нашей основной теме, чтобы получить дорожную карту.
Языки программирования, такие как Python и R:
Самое первое, что вам нужно выучить, это язык программирования.
Поскольку изучение языка программирования очень важно в области машинного обучения или науки о данных
Потому что, какие бы модели вы ни строили дальше, для этого вы будете использовать языки программирования.
А для этого нужно выучить язык программирования, а тут не надо его осваивать, как это делают программисты
Я имею в виду, что вам нужно изучить все основные понятия, которые есть в языке программирования, и вы можете изучить некоторые промежуточные вещи также для вашего удобства.
Но вы должны хотя бы знать, как кодировать, и некоторые основные концепции структуры данных и объектно-ориентированного программирования.
Теперь вы можете спросить, нужно ли нам изучать и Python, и R?
Тогда я бы сказал нет, потому что большинство компаний используют Python, поэтому вы можете изучить Python.
Но если вы хотите выучить оба языка, вы можете выучить, так как для вас было бы хорошо хорошо владеть обоими этими языками.
И как только вы изучите Python, будет легко выучить язык R, потому что у вас уже есть основные понятия, касающиеся языков, которые используются в программировании.
Но вы должны выучить один из языков программирования, вы можете выучить Python или R.
Различные библиотеки:
Теперь, после изучения Python или R, нужно изучить различные библиотеки, которые существуют в области науки о данных или машинного обучения.
Потому что эти библиотеки помогут вам понять данные, с помощью которых вы будете строить разные модели машинного обучения.
И некоторые другие библиотеки, такие как Numpy, Pandas, Matplotlib, Sklearn и т. д., которые очень важны в этой области. Итак, просто попробуйте изучить все эти библиотеки и попрактиковаться, чтобы вы ознакомились с ними и могли использовать их в дальнейшем.
Исследовательский анализ данных:
Теперь, прочитав это слово, если вы запутались, и если вы думаете об этом, что же такое этот исследовательский анализ данных?
Тогда не волнуйтесь, ребята, потому что просто слово немного сложно, но вещи, которые включены в него, довольно просты.
Итак, ребята, исследовательский анализ данных — это не что иное, как просто нужно очень хорошо понимать данные, чтобы в дальнейшем вы могли строить модели, используя данные, которые у вас есть.
И если я расскажу вам об основных понятиях, которые присутствуют в исследовательском анализе данных, и о том, как вы должны анализировать данные, то есть несколько вещей, которым вам нужно следовать.
И такие вещи, как вы должны видеть типы данных столбцов, которые у вас есть в этих данных, вы должны проверить, присутствуют ли какие-либо нулевые значения или нет, тогда вы можете увидеть связь между функциями
Теперь здесь функции - это не что иное, как столбцы, которые у вас есть в ваших данных, и есть два типа функций: одна является независимой, а другая - зависимой.
Но здесь я не хочу вдаваться в подробности и рассказывать вам о технических вещах, связанных с этим, но как только вы начнете изучать эти вещи, вы столкнетесь с ними, и вы проясните все эти вещи в то время.
Но пока я просто рассказываю вам краткое изложение, которое вы можете или собираетесь изучить в этой части EDA (исследовательский анализ данных).
Таким образом, основная цель этого состоит в том, чтобы просто увидеть все данные, которые у вас есть, и проанализировать данные как можно больше.
Разработка функций:
Теперь, изучив исследовательский анализ данных, вы должны изучить Feature Engineering.
Потому что, когда вы выполняете исследовательский анализ данных в своем наборе данных, следующим шагом является выполнение функции Engineering для этих данных.
И в разработке функций есть несколько важных вещей, которые вы должны изучить, которые помогут вам создавать лучшие модели или проекты в этом машинном обучении.
И в разработке функций, которая является следующим шагом после исследовательского анализа данных, мы выполняем некоторые задачи, такие как обработка пропущенных значений, обработка выбросов, которые есть в наборе данных, категориальное кодирование, нормализация и стандартизация, то есть мы можем сказать масштабирование данных , и т. д
Итак, это некоторые важные термины или вещи, которые вам нужно изучить в разработке функций.
Потому что эти вещи помогут вам хорошо разбираться в машинном обучении и преуспеть в нем.
Выбор функции:
Теперь, когда вы изучите разработку функций, следующим шагом будет изучение выбора функций.
И, как следует из названия, вам просто нужно научиться выбирать правильные функции из набора данных, используя процесс выбора функций.
И в выборе признаков есть несколько вещей, которые вам нужно изучить, такие как корреляция, одномерный выбор, прямое исключение, обратное исключение, выбор признаков с деревьями решений, важность случайного леса и т. д.
Теперь, независимо от того, что мы уже изучили, исследовательский анализ данных, разработка функций и выбор функций, поэтому эти шаги займут от 30% до 40% вашего времени.
Я имею в виду, что когда вы создаете какие-то проекты, вы будете работать над этими тремя основными факторами, которые займут у вас от 30% до 40% всего времени проекта.
Потому что эти три вещи очень важны, когда вы пытаетесь построить любой проект.
Итак, я бы сказал, что вы должны правильно изучить все эти вещи, чтобы в компаниях, когда вы получите данные, вы могли анализировать эти данные гораздо более правильным способом.
Алгоритмы машинного обучения — (регрессия и классификация, кластеризация)
После изучения всех трех вышеперечисленных вещей теперь начинается наша главная задача, которая заключается в изучении всех важных алгоритмов машинного обучения.
И здесь вам нужно изучить алгоритмы, такие как регрессия и классификация, кластеризация и т. д.
В регрессии вы изучите простую линейную регрессию, множественную линейную регрессию, а в классификации вы изучите логистическую регрессию.
И в кластеризации есть разные алгоритмы, такие как кластеризация K-средних, иерархическая кластеризация и т. Д.
И кластеризация - это тип алгоритма машинного обучения без учителя, и если мы говорили о регрессии и классификации, то это алгоритмы машинного обучения с учителем.
Существуют и другие различные алгоритмы, такие как Random Forest, Decision Tree, XGBoost и т. д., которые представляют собой ансамблевые методы.
И эти алгоритмы могут иметь как постановку задачи регрессии, так и задачи классификации.
Изучив эти алгоритмы, вы столкнетесь с алгоритмом наивного Байеса, который является своего рода классификацией.
И затем у вас есть некоторые другие алгоритмы, такие как машина опорных векторов, и это как для регрессии, так и для классификации.
Это регрессия опорных векторов, а другая - классификация опорных векторов, которая предназначена как для регрессии, так и для классификации.
И поскольку мы говорили о кластеризации, есть еще один алгоритм, который представляет собой кластеризацию K ближайших соседей, которую вы изучите во время изучения алгоритмов кластеризации.
Итак, вот некоторые из важных алгоритмов, которые вам нужно изучить в машинном обучении.
Настройка гиперпараметров:
Теперь, после изучения всех важных алгоритмов, таких как простая линейная регрессия, множественная линейная регрессия, алгоритмы классификации, такие как логистическая регрессия и т. д., теперь вам нужно изучить настройку гиперпараметров.
И этот метод вы будете использовать во время создания проектов машинного обучения с алгоритмами линейной регрессии или классификации.
И это важная вещь во время создания проекта, потому что это займет от 10% до 20% времени вашего проекта машинного обучения.
Потому что, используя этот метод, вы возьмете самые важные функции из своего набора данных, и это поможет вам повысить показатель точности вашего проекта или модели.
Таким образом, при настройке гиперпараметров вам необходимо изучить CV Grid Search, Randomized Search CV, Hyperopt, Optuna и т. д.
Но я бы сказал, что если вы новичок и только начали изучать машинное обучение, я бы сказал, что вы должны быть хороши в CV Grid Search и Randomized Search CV.
Потому что эти два алгоритма наиболее часто используются во время построения моделей машинного обучения.
Но в большинстве случаев многие люди пытаются использовать резюме рандомизированного поиска, потому что это быстрее, чем резюме поиска по сетке.
И есть несколько различных методов, которые вы можете изучить во время изучения настройки гиперпараметров.
Различные облачные платформы:
Когда вы изучите все вышеперечисленные вещи, которые мы уже обсуждали, после этого вы сможете изучить различные облачные платформы, чтобы они помогли вам в этой области.
В Интернете доступно множество различных облачных платформ, некоторые из них — Amazon Web Services (AWS), Azure, Google Cloud и т. д.
И вы можете изучить любой из них, который вы хотите, но AWS или Azure будут лучше.
Но, наконец, вам решать, какую облачную платформу вы хотите изучить? Но не забудьте получить необходимые знания об облачной платформе.
Развертывание модели:
Теперь, после изучения всего вышеперечисленного, это будет последний шаг, который вы можете узнать о развертывании модели.
Существуют разные платформы, на которых вы можете развернуть свои проекты или модели машинного обучения.
Вы можете развернуть его на Heroku или любой другой известной платформе, и, как я уже сказал, вам решать, какую платформу вы хотите выбрать.
И я хочу сказать вам одну важную вещь, ребята, если вы изучаете машинное обучение или науку о данных, вы должны создать как можно больше проектов.
Потому что, когда вы создаете проекты или модели машинного обучения, вы получаете практический опыт, а затем получаете надлежащее знание различных концепций, которые существуют в этой области.
Итак, попробуйте создать больше проектов, и если вы хотите их развернуть, вы также можете развернуть их.
Заключение
В этой статье мы обсудили полную дорожную карту для изучения машинного обучения в течение 3 месяцев.
А также пошаговый формат, с помощью которого вы сможете хорошо разбираться в науке о данных или машинном обучении.
Также некоторые различные алгоритмы, такие как регрессия и классификация, кластеризация и т. д.
Регрессия включает простую линейную регрессию, множественную линейную регрессию и т. д., а классификация включает логистическую регрессию.
А также некоторые ансамблевые методы, такие как Decision Tree, Random Forest, XGBoost и т. д., которые вы будете использовать во время построения моделей.
И я надеюсь, что после прочтения этой полной информации вы получили полное представление о дорожной карте машинного обучения, чтобы изучить ее в течение 3 месяцев.
Но вы должны помнить одну вещь: вы должны быть последовательны здесь, потому что, если вы не последовательны, вы не сможете завершить это за 3 месяца.
Итак, будьте последовательны и практикуйте каждый день то, что вы изучаете, и применяйте эти концепции.
Итак, большое спасибо, ребята, за то, что уделили свое драгоценное время, чтобы прочитать эту статью и иметь большое будущее впереди
