Машинное обучение — это растущая область для программистов с множеством вакансий. Не будучи специально спроектированными, роботы могут учиться на данных благодаря своего рода компьютерному программированию, известному как машинное обучение. Скармливая ему экземпляры этих закономерностей, вы можете научить компьютерную программу обнаруживать закономерности в данных.
Здесь вы найдете простой пошаговый путь к машинному обучению:
Шаг 1: Язык программирования
Изучите язык программирования.
Для машинного обучения часто используют несколько языков программирования. Два наиболее часто используемых языка:
Python: Python — самый популярный язык машинного обучения благодаря простоте использования и огромному выбору мощных библиотек, таких как TensorFlow, PyTorch, Keras и Scikit-learn.
R: R — еще один известный язык машинного обучения, особенно в статистическом анализе. Он включает в себя несколько полезных библиотек, в том числе Caret, randomForest и glmnet.
Рекомендуется питон.
Шаг 2: Математика
Узнайте о некоторых математических предметах, необходимых для машинного обучения.
Линейная алгебра — это фундаментальная математическая концепция машинного обучения. Ниже приведены некоторые из наиболее важных концепций линейной алгебры, используемых в машинном обучении:
- Векторы и матрицы
- Матричные операции
- Собственные значения и собственные векторы
- Линейные преобразования
- Системы линейных уравнений
- Линейная независимость
Шаг 3: Откройте для себя основы библиотек
(В Python) Python предлагает огромное количество библиотек машинного обучения, но некоторые из наиболее часто используемых:
- Панды
- NumPy
- Scikit-learn
- ТензорФлоу
- Керас
- Матплотлиб
Все эти библиотеки бесплатны и широко используются в области машинного обучения. Их можно установить с помощью pip, системы управления пакетами Python.
Шаг 4: Алгоритмы машинного обучения
Алгоритмы машинного обучения — это компьютерные программы, которые изучают закономерности на основе данных и делают прогнозы или суждения на основе этих данных с использованием математических моделей и статистических методологий.
Существует множество типов алгоритмов машинного обучения, таких как:
- Под наблюдением
- Без присмотра
- полуконтролируемый
- Армирование
Шаг 5: Глубокое обучение
Подробно изучите алгоритмы машинного обучения.
Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, которое включает в себя построение и обучение нейронных сетей, представляющих собой алгоритмы, основанные на структуре и функциях человеческого мозга. Нейронные сети состоят из слоев взаимосвязанных узлов или нейронов, которые обрабатывают данные и генерируют прогнозы на основе этих данных.
Шаг 6: Практика
Есть несколько важных вещей, которые вы должны сделать после изучения машинного обучения, чтобы развить свои навыки и получить практический опыт:
- Практика на реальных наборах данных
- Создавайте собственные проекты
- Экспериментируйте с разными алгоритмами
- Узнайте о методах оптимизации
- Участвуйте в конкурсах и испытаниях
Вы можете расширить свои знания в этом увлекательном секторе, практикуя эти способности и приобретая практический опыт.
