Kiek paprastai užtrunka išmokti mašininio mokymosi pagrindus?
Mašininio mokymosi pagrindų mokymasis yra daugialypis darbas, kuris labai skiriasi priklausomai nuo kelių veiksnių, įskaitant ankstesnę besimokančiojo patirtį programavimo, matematikos ir statistikos srityse, taip pat studijų programos intensyvumą ir gylį. Paprastai asmenys gali praleisti nuo kelių savaičių iki kelių mėnesių, kad įgytų pagrindinį supratimą apie mašininio mokymosi koncepcijas.
Mašinų mokymasis, dirbtinio intelekto pogrupis, apima algoritmų, leidžiančių kompiuteriams mokytis iš duomenų ir daryti prognozes ar sprendimus, kūrimą. Ši sritis yra plati ir tarpdisciplininė, reikalaujanti žinių tokiose srityse kaip tiesinė algebra, skaičiavimas, tikimybė, statistika ir informatika. Žmogui, kuris naujokas šiose srityse, mokymosi kreivė gali būti staigi, tačiau atsidavus ir sistemingai mokantis tai tikrai įmanoma pasiekti.
Pirmiausia būtina suprasti pagrindinį programavimo supratimą, nes mašininis mokymasis apima algoritmų įgyvendinimą ir duomenų manipuliavimą. „Python“ yra populiariausia mašininio mokymosi kalba dėl savo paprastumo ir daugybės turimų bibliotekų, tokių kaip „NumPy“, „pandas“, „scikit-learn“, „TensorFlow“ ir „PyTorch“. Jei besimokantysis jau moka Python, jam gali prireikti tik kelių dienų ar savaitės, kad susipažintų su šiomis bibliotekomis pagrindiniu lygiu. Tiems, kurie pradeda programuoti, gali prireikti nuo kelių savaičių iki kelių mėnesių, kol jie įsijaus į Python ir jo mašininio mokymosi ekosistemą.
Matematika yra dar vienas svarbus mašininio mokymosi komponentas. Tiesinė algebra ir skaičiavimas yra ypač svarbūs, nes jie yra daugelio mašininio mokymosi algoritmų pagrindas. Pavyzdžiui, suprasti matricas ir vektorius svarbu suvokti, kaip duomenys pateikiami ir manipuliuojami algoritmuose. Panašiai skaičiavimas yra labai svarbus norint suprasti optimizavimo metodus, naudojamus mokymo modeliuose, pvz., gradiento nusileidimas. Besimokantiesiems, turintiems tvirtą išsilavinimą šiose matematinėse srityse, gali prireikti tik trumpo laiko, kad sujungtų savo žinias su mašininio mokymosi programomis. Tačiau tiems, kurie neturi šio išsilavinimo, gali prireikti kelių savaičių ar mėnesių studijų, kad įgytų reikiamų matematinių įžvalgų.
Statistika ir tikimybių teorija taip pat yra gyvybiškai svarbios, nes jos sudaro daugelio mašininio mokymosi koncepcijų, tokių kaip hipotezių tikrinimas, skirstiniai ir Bajeso išvados, pagrindą. Šios sąvokos yra būtinos norint suprasti, kaip algoritmai prognozuoja ir kaip įvertinti jų veikimą. Besimokantieji, turintys statistikos žinių, gali greitai suvokti šias idėjas, o kitiems gali prireikti papildomo laiko šioms temoms studijuoti.
Kai bus įgytos pagrindinės programavimo, matematikos ir statistikos žinios, besimokantieji gali pradėti tyrinėti pagrindines mašininio mokymosi koncepcijas ir algoritmus. Tai apima supratimą apie prižiūrimą mokymąsi, neprižiūrimą mokymąsi ir mokymąsi sustiprinant, kurie yra trys pagrindiniai mašininio mokymosi tipai. Prižiūrimas mokymasis apima mokymo modelius naudojant pažymėtus duomenis ir dažniausiai naudojamas tokioms užduotims kaip klasifikavimas ir regresija. Kita vertus, neprižiūrimas mokymasis susijęs su nepažymėtais duomenimis ir dažnai naudojamas grupavimui ir matmenų mažinimui. Sustiprinimo mokymasis apima agentų mokymą priimti sprendimus, atlyginant už norimą elgesį, ir paprastai naudojamas dinamiškoje aplinkoje.
Pradedančiojo kelionė į mašininį mokymąsi dažnai prasideda nuo prižiūrimo mokymosi, atsižvelgiant į jo struktūrizuotą pobūdį ir turimų išteklių gausą. Pagrindiniai išmokti algoritmai apima tiesinę regresiją, logistinę regresiją, sprendimų medžius ir paramos vektorines mašinas. Kiekvienas iš šių algoritmų turi savo stipriąsias ir silpnąsias puses, o suprasti, kada ir kaip juos taikyti, yra labai svarbus įgūdis. Šių algoritmų įgyvendinimas nuo nulio, taip pat jų naudojimas tokiose bibliotekose kaip scikit-learn gali padėti sustiprinti supratimą.
Be mokymosi apie algoritmus, svarbu suprasti mokymo ir modelių vertinimo procesą. Tai apima duomenų padalijimą į mokymo ir testavimo rinkinius, kryžminio patvirtinimo naudojimą modelio veikimui įvertinti ir hiperparametrų derinimą, siekiant optimizuoti modelio tikslumą. Be to, norint įvertinti modelio veikimą, būtina suprasti tokias metrikas kaip tikslumas, tikslumas, atšaukimas, F1 balas ir ROC-AUC.
Praktinė patirtis yra neįkainojama mokantis mašininio mokymosi. Darbas su projektais, dalyvavimas konkursuose, pvz., „Kaggle“, ir mašininio mokymosi taikymas realaus pasaulio problemoms gali labai pagerinti supratimą ir įgūdžius. Ši veikla leidžia besimokantiesiems susidurti su praktiniais iššūkiais ir juos išspręsti, pavyzdžiui, susidoroti su trūkstamais duomenimis, funkcijų inžinerija ir modelio diegimu.
Tiems, kurie domisi „Google Cloud“ naudojimu mašininiam mokymuisi, būtų naudinga išmanyti debesų kompiuterijos koncepcijas. „Google Cloud“ siūlo daugybę mašininio mokymosi paslaugų ir įrankių, pvz., „Google Cloud AI Platform“, „TensorFlow on Google Cloud“ ir „BigQuery ML“. Supratimas, kaip panaudoti šiuos įrankius, gali supaprastinti mašininio mokymosi modelių kūrimą ir diegimą, kad būtų galima keisti mastelį ir integruoti su kitomis debesijos paslaugomis.
Šių pagrindų mokymosi laikas gali labai skirtis. Asmeniui, kuris mokosi ne visą darbo dieną dirbdamas ar lankydamas mokyklą, gali prireikti kelių mėnesių, kol susiformuos tvirtas supratimas. Tie, kurie gali skirti visą darbo dieną pastangų mokymuisi, gali tai padaryti per kelias savaites. Tačiau svarbu pripažinti, kad mokymasis mašininiu būdu yra nenutrūkstamas procesas. Ši sritis sparčiai vystosi, todėl kiekvienam, siekiančiam karjeros šioje srityje, būtina žinoti apie naujus pokyčius ir metodus.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“:
- Google Cloud Machine Learning is now named Vertex AI. Whats the diffence now?
- Kokie yra modelio našumo vertinimo metrikai?
- Kas yra tiesinė regresija?
- Ar įmanoma derinti skirtingus ML modelius ir sukurti pagrindinį AI?
- Kokie yra dažniausiai mašininio mokymosi algoritmai?
- Kaip sukurti modelio versiją?
- Kaip pritaikyti 7 ML veiksmus pavyzdiniame kontekste?
- Kaip mašininį mokymąsi galima pritaikyti statybos leidimų duomenims?
- Kodėl AutoML lentelės buvo nutrauktos ir kas jas pakeičia?
- Kokia yra žaidėjų pieštų papuoštų logotipų interpretavimo AI kontekste užduotis?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning