Koliko časa običajno traja, da se naučite osnov strojnega učenja?
Učenje osnov strojnega učenja je večplasten podvig, ki se močno razlikuje glede na več dejavnikov, vključno z učenčevimi predhodnimi izkušnjami s programiranjem, matematiko in statistiko ter intenzivnostjo in globino študijskega programa. Običajno lahko posamezniki pričakujejo, da bodo porabili od nekaj tednov do nekaj mesecev za pridobitev temeljnega razumevanja konceptov strojnega učenja.
Strojno učenje, podmnožica umetne inteligence, vključuje razvoj algoritmov, ki računalnikom omogočajo, da se učijo iz podatkov in sprejemajo napovedi ali odločitve na podlagi podatkov. Področje je obsežno in interdisciplinarno ter zahteva znanje na področjih, kot so linearna algebra, račun, verjetnost, statistika in računalništvo. Za nekoga, ki je nov na teh področjih, je krivulja učenja lahko strma, a s predanostjo in strukturiranim učenjem je zagotovo dosegljiva.
Za začetek je ključnega pomena temeljno razumevanje programiranja, saj strojno učenje vključuje izvajanje algoritmov in manipuliranje s podatki. Python je najbolj priljubljen jezik za strojno učenje zaradi svoje preprostosti in obsežnih razpoložljivih knjižnic, kot so NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow in PyTorch. Če učenec že obvlada Python, bo morda potreboval le nekaj dni do enega tedna, da se seznani s temi knjižnicami na osnovni ravni. Za tiste, ki se šele spoznavajo s programiranjem, lahko traja od nekaj tednov do nekaj mesecev, da se naučijo uporabljati Python in njegov ekosistem strojnega učenja.
Matematika je še ena kritična komponenta strojnega učenja. Linearna algebra in račun sta še posebej pomembna, ker podpirata številne algoritme strojnega učenja. Na primer, razumevanje matrik in vektorjev je pomembno za razumevanje, kako so podatki predstavljeni in manipulirani znotraj algoritmov. Podobno je računstvo temeljno za razumevanje optimizacijskih tehnik, ki se uporabljajo v modelih za usposabljanje, kot je gradientni spust. Učenec z močnim ozadjem na teh matematičnih področjih morda potrebuje le kratek čas, da svoje znanje poveže z aplikacijami strojnega učenja. Vendar pa lahko tisti, ki nimajo tega znanja, potrebujejo več tednov do mesecev študija, da pridobijo potrebne matematične vpoglede.
Statistika in teorija verjetnosti sta prav tako pomembni, saj tvorita osnovo številnih konceptov strojnega učenja, kot so testiranje hipotez, porazdelitve in Bayesovo sklepanje. Ti pojmi so bistveni za razumevanje, kako algoritmi napovedujejo in kako oceniti njihovo delovanje. Učenci s statistiko lahko hitro dojamejo te ideje, drugi pa morda potrebujejo dodaten čas za študij teh tem.
Ko pridobijo osnovno znanje programiranja, matematike in statistike, lahko učenci začnejo raziskovati osnovne koncepte in algoritme strojnega učenja. To vključuje razumevanje nadzorovanega učenja, nenadzorovanega učenja in učenja z okrepitvijo, ki so tri glavne vrste strojnega učenja. Nadzorovano učenje vključuje modele usposabljanja na označenih podatkih in se običajno uporablja za naloge, kot sta klasifikacija in regresija. Na drugi strani se nenadzorovano učenje ukvarja z neoznačenimi podatki in se pogosto uporablja za združevanje v gruče in zmanjšanje dimenzij. Učenje s krepitvijo vključuje usposabljanje agentov za sprejemanje odločitev z nagrajevanjem želenega vedenja in se običajno uporablja v dinamičnih okoljih.
Začetniško potovanje v strojno učenje se pogosto začne z nadzorovanim učenjem, glede na njegovo strukturirano naravo in obilico razpoložljivih virov. Ključni algoritmi, ki se jih je treba naučiti, vključujejo linearno regresijo, logistično regresijo, odločitvena drevesa in podporne vektorske stroje. Vsak od teh algoritmov ima svoje prednosti in slabosti in razumevanje, kdaj in kako jih uporabiti, je kritična veščina. Implementacija teh algoritmov iz nič, kot tudi njihova uporaba prek knjižnic, kot je scikit-learn, lahko pomaga utrditi razumevanje.
Poleg učenja o algoritmih je pomembno razumeti proces usposabljanja in ocenjevanja modelov. To vključuje razdelitev podatkov v nabore za usposabljanje in testiranje, uporabo navzkrižne validacije za oceno učinkovitosti modela in prilagajanje hiperparametrov za optimizacijo natančnosti modela. Poleg tega je razumevanje meritev, kot so natančnost, natančnost, priklic, rezultat F1 in ROC-AUC, bistvenega pomena za ocenjevanje učinkovitosti modela.
Praktične izkušnje so neprecenljive pri učenju strojnega učenja. Delo na projektih, sodelovanje na tekmovanjih, kot so tista na Kaggle, in uporaba strojnega učenja pri problemih v resničnem svetu lahko močno izboljša razumevanje in spretnosti. Te dejavnosti učencem omogočajo, da se soočijo s praktičnimi izzivi in jih rešijo, kot so obravnavanje manjkajočih podatkov, inženiring funkcij in uvajanje modela.
Za tiste, ki jih zanima uporaba Google Clouda za strojno učenje, je poznavanje konceptov računalništva v oblaku koristno. Google Cloud ponuja vrsto storitev in orodij za strojno učenje, kot so Google Cloud AI Platform, TensorFlow v Google Cloudu in BigQuery ML. Razumevanje, kako izkoristiti ta orodja, lahko poenostavi razvoj in uvajanje modelov strojnega učenja, kar omogoča razširljivost in integracijo z drugimi storitvami v oblaku.
Časovnica za učenje teh osnov se lahko zelo razlikuje. Za nekoga, ki študira ob delu ali obiskuje šolo, lahko traja več mesecev, da vzpostavi trdno razumevanje. Tisti, ki se lahko ves čas posvečajo učenju, bodo to lahko dosegli v nekaj tednih. Vendar je pomembno vedeti, da je učenje strojnega učenja stalen proces. Področje se hitro razvija in biti na tekočem z novim razvojem in tehnikami je bistvenega pomena za vsakogar, ki si prizadeva za kariero na tem področju.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Če uporabljam Googlov model in ga usposabljam na svojem primerku, ali google obdrži izboljšave, narejene na podlagi mojih podatkov o usposabljanju?
- Kako vem, kateri model ML naj uporabim, preden ga usposobim?
- Kaj je regresijska naloga?
- Kako lahko prehajate med tabelami Vertex AI in AutoML?
- Ali je mogoče uporabiti Kaggle za nalaganje finančnih podatkov ter izvajanje statističnih analiz in napovedi z uporabo ekonometričnih modelov, kot so R-kvadrat, ARIMA ali GARCH?
- Ali je mogoče strojno učenje uporabiti za napovedovanje tveganja za koronarno srčno bolezen?
- Kakšne so dejanske spremembe zaradi preimenovanja Google Cloud Machine Learning v Vertex AI?
- Kakšne so metrike ocenjevanja uspešnosti modela?
- Kaj je linearna regresija?
- Ali je mogoče združiti različne modele ML in zgraditi glavni AI?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning