4 совета по машинному обучению для начинающих • TechRT

Машинное обучение (ML) — это подмножество искусственного интеллекта (AI), которое позволяет программе или программному обеспечению учиться на собственном опыте. Он также может улучшать себя без явного «указания» или программирования для этого.

Благодаря машинному обучению компьютер может обучаться автоматически. В некотором смысле машинное обучение имитирует способность человека к обучению. Таким образом, компьютер с возможностями машинного обучения может работать с минимальным контролем или вмешательством человека. Он также может делать прогнозы и давать информацию, которую ученые и инженеры могут использовать при принятии решений.

Все это стало возможным благодаря подаче алгоритму огромных объемов данных. Затем машинное обучение позволяет компьютерам анализировать и интерпретировать закономерности, обнаруженные в этих данных. Именно этот процесс заставляет компьютер учиться и делает это практически самостоятельно.

Если вы новичок в машинном обучении, понимание основ алгоритмов должно быть в верхней части списка ваших «обязательных навыков».

Советы по машинному обучению для начинающих

AI и ML являются частью так называемого прорывные технологии Ожидается, что это изменит потребительский опыт и то, как работают отрасли и предприятия. Достаточно сказать, что люди, которые работают в области ИИ и других связанных с ним наук, таких как наука о данных, являются одними из самых востребованных сегодня и в обозримом будущем.

Изучение чего-то нового может быть ошеломляющим, если вы не знаете, с чего начать. Но план того, где, как и с чего начать, может помочь вам достичь ваших целей. И вместе с этим, вот несколько вещей, которые нужно помнить, когда вы начинаете изучать машинное обучение:

1. Знание языков программирования

Знание нескольких языков программирования было бы идеальным, но не пугайтесь, это не так сложно, как кажется. Найдите языки программирования, которые относительно просты в изучении, популярны и, что наиболее важно, обычно используются в науке о данных.

Если вы хотите научиться использовать машинное обучение для решения проблем, обучения моделей прогнозирования и т. д., вам потребуются Java, R, JavaScript, C++ и Python. Python особенно полезен, и если вы хотите получить руководство для этой программы есть онлайн-ресурсы, которые вы можете проверить, узнать и проконсультироваться.

Упомянутые языки программирования необходимы для разработки алгоритмов для таких концепций машинного обучения, как регрессия, моделирование временных рядов и т. д. Языки также можно использовать для обучения и оценки машинного обучения, интеграции с другими кодами, отладки и прочего.

2. Помните, что это игра чисел

Вы будете изучать цифры, но это не значит, что вы должны быть экспертом в статистике. Машинное обучение включает в себя обработку большого количества данных, поэтому вам необходимо понимать некоторые ключевые статистические концепции. Эти концепции могут помочь вам понять, как и когда эффективно использовать данные для машинного обучения.

Необработанные данные на данный момент непригодны для использования, но есть эксперименты, предназначенные для того, чтобы выяснить из них орел или решку. Эксперименты могут помочь вам собрать полезную информацию из необработанных данных, по сути, преобразовав непригодные данные в нечто вроде золота данных. Результатом является ценная информация, которая может помочь менеджерам принимать разумные бизнес-решения. И чтобы правильно интерпретировать результаты, которые выдает ваша модель машинного обучения, знание статистики жизненно необходимо.

Некоторые статистические понятия, которые вы должны понимать в первую очередь, включают регрессию, вероятность, среднее значение и распределение, среднеквадратичную ошибку и некоторые другие, необходимые для интерпретации данных в полезную информацию.

3. Знайте, как обращаться с большими данными

В основном машинное обучение работает на данных. Таким образом, вы будете иметь дело с огромными объемами данных, которые будете использовать для своих алгоритмов и получать ценный результат. Вы будете собирать, оценивать, форматировать, интерпретировать, преобразовывать (и так далее) свои данные. Более того, вы будете хранить большие объемы данных и выяснять, как лучше всего получить к ним доступ и эффективно обработать их.

Данные для машинного обучения сгруппированы в четыре основных типа: текстовые, числовые, категориальные и временные ряды. Обработка всех типов данных может вызвать некоторые трудности, поэтому глубокое понимание различных типов может помочь вам в этом.

4. Быть опытным в исследовательском анализе данных (EDA)

Этот шаг поможет вам узнать входы и выходы данных. Это может помочь выявить связи с другими данными, распознать закономерности, проверить гипотезы и предположения и обнаружить аномалии. EDA — это критический процесс для понимания данных и их различных аспектов. Этот процесс обычно используется для анализа переменных в наборах данных и их взаимосвязи. Он также может подсказать вам, какая статистическая процедура больше подходит для анализа данных.

Эти цели EDA означают, что вы можете выяснить, как сделать свои продукты лучше, понять поведение клиентов и посмотреть, содержат ли данные сигналы, действительные для создания продуктов данных. Сигналы данных в аналитике данных относятся к частям данных, которые полезны, в отличие от шума, который просто, ну, шум. Таким образом, с помощью EDA вы можете найти элементы данных, которые можно использовать для создания приложения, которое ваш клиент или компания может использовать для помощи в принятии бизнес-решений.

Он имеет удобный интерфейс и позволяет специалистам, не занимающимся данными, получать доступ к информации об аналитике. Они могут видеть и использовать результаты прогнозной аналитики, управления рисками, интеллектуального анализа данных, описательного моделирования данных и других. Таким образом, EDA является важной компетенцией для человека, который хочет изучить машинное обучение.

Последние мысли

Машинное обучение — высокооплачиваемая профессия и одна из самых востребованных. А для новичка иметь план, с чего начать, может быть очень полезно. Это может дать вам четкий путь туда, куда вы хотели бы пойти, и направить вас на пути к ML.

Перечисленные выше советы по машинному обучению ни в коем случае не являются исчерпывающими, но они могут помочь вам найти другие, которые могут еще больше расширить ваши навыки.