Скільки часу зазвичай займає вивчення основ машинного навчання?
Вивчення основ машинного навчання є багатогранним завданням, яке суттєво відрізняється залежно від кількох факторів, у тому числі попереднього досвіду учня з програмуванням, математикою та статистикою, а також інтенсивності та глибини навчальної програми. Як правило, люди можуть витратити від кількох тижнів до кількох місяців, щоб отримати базове розуміння концепцій машинного навчання.
Машинне навчання, підмножина штучного інтелекту, передбачає розробку алгоритмів, які дозволяють комп’ютерам навчатися та робити прогнози або рішення на основі даних. Сфера є великою та міждисциплінарною, що вимагає знань у таких галузях, як лінійна алгебра, обчислення, ймовірність, статистика та інформатика. Для тих, хто новачок у цих областях, крива навчання може бути крутою, але з відданістю та структурованим навчанням це, безумовно, досяжно.
По-перше, фундаментальне розуміння програмування має важливе значення, оскільки машинне навчання передбачає реалізацію алгоритмів і маніпулювання даними. Python є найпопулярнішою мовою для машинного навчання завдяки своїй простоті та широким доступним бібліотекам, таким як NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow і PyTorch. Якщо учень вже добре володіє Python, йому може знадобитися лише кілька днів або тиждень, щоб ознайомитися з цими бібліотеками на базовому рівні. Для новачків у програмуванні може знадобитися від кількох тижнів до кількох місяців, щоб освоїти Python та його екосистему машинного навчання.
Математика є ще одним важливим компонентом машинного навчання. Лінійна алгебра та числення особливо важливі, оскільки вони лежать в основі багатьох алгоритмів машинного навчання. Наприклад, розуміння матриць і векторів є важливим для розуміння того, як дані представлені та маніпулюються в алгоритмах. Подібним чином обчислення є фундаментальним для розуміння методів оптимізації, які використовуються в навчальних моделях, таких як градієнтний спуск. Учневі з великим досвідом у цих математичних сферах може знадобитися лише короткий час, щоб зв’язати свої знання з програмами машинного навчання. Однак тим, хто не має такого досвіду, може знадобитися від кількох тижнів до місяців навчання, щоб отримати необхідні математичні знання.
Статистика та теорія ймовірностей також життєво важливі, оскільки вони складають основу багатьох концепцій машинного навчання, таких як перевірка гіпотез, розподіли та байєсівський висновок. Ці поняття необхідні для розуміння того, як алгоритми роблять прогнози та як оцінювати їх продуктивність. Учні зі статистикою можуть швидко зрозуміти ці ідеї, тоді як іншим може знадобитися додатковий час для вивчення цих тем.
Отримавши базові знання з програмування, математики та статистики, учні зможуть почати вивчати основні концепції та алгоритми машинного навчання. Це включає в себе розуміння контрольованого навчання, неконтрольованого навчання та навчання з підкріпленням, які є трьома основними типами машинного навчання. Контрольоване навчання передбачає навчальні моделі на позначених даних і зазвичай використовується для таких завдань, як класифікація та регресія. З іншого боку, неконтрольоване навчання має справу з даними без міток і часто використовується для кластеризації та зменшення розмірності. Навчання з підкріпленням передбачає навчання агентів приймати рішення шляхом винагороди за бажану поведінку, і зазвичай використовується в динамічному середовищі.
Подорож до машинного навчання для початківців часто починається з навчання під наглядом, враховуючи його структурований характер і велику кількість доступних ресурсів. Основні алгоритми для вивчення включають лінійну регресію, логістичну регресію, дерева рішень і опорні векторні машини. Кожен із цих алгоритмів має свої сильні та слабкі сторони, і розуміння того, коли та як їх застосовувати, є надзвичайно важливою навичкою. Впровадження цих алгоритмів з нуля, а також їх використання через бібліотеки, такі як scikit-learn, може допомогти зміцнити розуміння.
Окрім вивчення алгоритмів, важливо розуміти процес навчання та оцінювання моделей. Це передбачає поділ даних на набори для навчання та тестування, використання перехресної перевірки для оцінки продуктивності моделі та налаштування гіперпараметрів для оптимізації точності моделі. Крім того, розуміння таких показників, як точність, точність, запам’ятовування, показник F1 і ROC-AUC, є важливим для оцінки ефективності моделі.
Практичний досвід є безцінним у навчанні машинного навчання. Робота над проектами, участь у змаганнях, таких як Kaggle, і застосування машинного навчання до проблем реального світу можуть значно покращити розуміння та навички. Ці дії дозволяють учням стикатися та вирішувати практичні завдання, такі як робота з відсутніми даними, розробка функцій і розгортання моделі.
Для тих, хто зацікавлений у використанні Google Cloud для машинного навчання, знайомство з концепціями хмарних обчислень є корисним. Google Cloud пропонує низку сервісів та інструментів для машинного навчання, таких як Google Cloud AI Platform, TensorFlow on Google Cloud і BigQuery ML. Розуміння того, як використовувати ці інструменти, може оптимізувати розробку та розгортання моделей машинного навчання, забезпечуючи масштабованість та інтеграцію з іншими хмарними службами.
Час вивчення цих основ може сильно відрізнятися. Людині, яка навчається неповний робочий день під час роботи чи відвідування школи, може знадобитися кілька місяців, щоб досягти міцного розуміння. Ті, хто здатний присвятити весь час навчанню, можуть досягти цього за кілька тижнів. Однак важливо визнати, що навчання машинного навчання є безперервним процесом. Сфера швидко розвивається, і бути в курсі нових розробок і методів є важливим для будь-кого, хто робить кар’єру в цій галузі.
Інші останні запитання та відповіді щодо EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Які критерії вибору правильного алгоритму для даної задачі?
- Якщо хтось використовує модель Google і навчає її на власному екземплярі, чи зберігає Google удосконалення, зроблені на основі даних навчання?
- Як дізнатися, яку модель ML використовувати, перш ніж навчати її?
- Що таке регресійна задача?
- Як можна переходити між таблицями Vertex AI і AutoML?
- Чи можна використовувати Kaggle для завантаження фінансових даних і виконання статистичного аналізу та прогнозування за допомогою економетричних моделей, таких як R-квадрат, ARIMA або GARCH?
- Чи можна використовувати машинне навчання для прогнозування ризику ішемічної хвороби серця?
- Які фактичні зміни відбулися внаслідок ребрендингу Google Cloud Machine Learning на Vertex AI?
- Що таке показники оцінки ефективності моделі?
- Що таке лінійна регресія?
Перегляньте більше запитань і відповідей у EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning