Мы является свидетелями развития новейших технологий, таких как наука о данных, машинное обучение, облачные вычисления, блокчейн и искусственный интеллект. Многие компании переходят на эти технологии. Если вы собираетесь стать программистом, то изучение любой из них критически важно.
Что такое машинное обучение
Машинное обучение — это технология, которая с помощью данных и алгоритмов позволяет машине предсказывать будущее на основе данных за прошедший период и постепенно повышать свою точность.
Прежде чем изучать какой-либо предмет, необходимо развить интерес к нему. Начните с мотивации, посвящая этому хотя бы один час в день. Изучать теоретическую часть важно, но не меньшее внимание стоит уделять решению практических задач. Чтобы освоить МО самостоятельно, не обязательно записываться на дорогостоящие курсы. Все можно найти бесплатно на YouTube и других онлайн-платформах.
С чего начать
Я осваивала машинное обучение, просматривая образовательные видео на YouTube. Кроме того, я прошла несколько сертификационных курсов на Udemy (бесплатные купоны на них можно получить в Telegram).
Вот темы, которые я изучила для того, чтобы освоить машинное обучение:
- Python.
- Математические концепции.
- Библиотеки Python.
- Предварительная обработка данных.
- Алгоритмы машинного обучения.
1. Python
Прежде всего, необходимо сконцентрироваться на овладении языком программирования. Для машинного обучения обычно изучают Python и R. Я советую выбрать Python — этот язык подходит для начинающих, поскольку он более прост и читабелен. Специалисту МО не обязательно знать Python досконально, достаточно усвоить базовые понятия.
Я изучала Python в приложении SoloLearn. Это был бесплатный курс ориентированный на новичков и охватывающий практически все уровни языка. После этого я научилась писать некоторые программы на Python.
2. Математические концепции
Не пугайтесь, услышав слово “математика”. Как и в случае с языком программирования, вам не понадобятся глубокие математические знания. Достаточно изучить основные понятия этой науки. Машинное обучение охватывает некоторые темы из линейной алгебры, статистики и теории вероятности. Постарайтесь понять и запомнить некоторые статистические формулы.
Вы, вероятно, задаетесь вопросом, зачем нужно изучать математику для машинного обучения? Дело в том, что алгоритмы МО строятся с использованием математических концепций. После того, как вы изучите статистику и теорию вероятности, машинное обучение покажется вам намного интереснее.
3. Библиотеки Python
Язык Python содержит множество встроенных библиотек для машинного обучения. Наиболее популярные из них — NumPy, Pandas, Matplotlib и Seaborn.
- NumPy используется для математических и статистических функций.
- Pandas — для работы с наборами данных, например для извлечения и удаления их содержимого.
- Matplotlib и Seaborn — для визуализации данных.
Изучение этих библиотек может стать очень увлекательным. Вам понравится!
Многие обучающие видео доступны на YouTube бесплатно. Можно посмотреть любой гайд по работе с наборами данных.
4. Предварительная обработка данных
Переходим к следующему шагу — изучению процесса подготовки данных. Как я уже отмечала, машинное обучение связано с большими наборами данных. Прежде чем применять алгоритмы МО, данные нужно подготовить. Они могут содержать нулевые значения, дубликаты и ошибки.
Курс на Udemy под названием Machine Learning A-Z™: Hands-On Python & R In Data Science охватывает почти все разделы машинного обучения.
5. Алгоритмы машинного обучения
Теперь можно приступить к освоению алгоритмов машинного обучения. Следует обратить внимание на алгоритмы контролируемого обучения, неконтролируемого обучения и обучения с подкреплением. К ним относятся:
- линейная регрессия;
- логистическая регрессия;
- дерево решений;
- случайный лес;
- метод опорных векторов;
- метод K-ближайших соседей;
- алгоритм Apriori.
Прежде всего, вам необходимо понять назначение и принципы работы алгоритмов. Затем переходите к изучению особенностей кодовой базы каждого из них. Важно усвоить математические концепции, лежащие в основе этих алгоритмов. Это поможет лучше понять каждый из них.
Много практики
Последнее, что стоит добавить к списку шагов, — практика. Она очень важна для тех, кто хочет стать хорошим специалистом в машинном обучении. Без нее все предыдущие шаги не имеют смысла. Продолжайте практиковаться, посещая хакатоны и соревнования на Kaggle. Работайте с большими наборами данных.
Практика совершенствует нас!
Читайте также:
- Обнаружение вредоносного ПО с помощью алгоритмов МО на облачной платформе Google
- 6 алгоритмов машинного обучения, которые должен знать каждый исследователь данных
- Будет ли ИИ главенствовать? Большой вопрос
Читайте нас в Telegram, VK и Дзен
Перевод статьи Jaysri Saravanan: How I teach myself Machine learning
