Koliko je teško strojno učenje?

BrainStationov vodič za karijeru inženjera strojnog učenja namijenjen je da vam pomogne u poduzeti prve korake prema unosnoj karijeri u strojnom učenju. Čitajte dalje kako biste saznali više o tome koliko je strojno učenje teško.

Postanite inženjer strojnog učenja

Razgovarajte sa savjetnikom za učenje kako biste saznali više o tome kako vam naši kampovi i tečajevi mogu pomoći da postanete inženjer strojnog učenja.



Klikom na Pošalji prihvaćate naše Pojmovi .



podnijeti

Nije moguće poslati! Osvježiti stranicu i pokušati ponovno?

Hvala vam!

Uskoro ćemo se javiti.



Iako su mnogi od naprednih alata za strojno učenje teški za korištenje i zahtijevaju mnogo sofisticiranog znanja iz napredne matematike, statistike i softverskog inženjerstva, početnici mogu učiniti mnogo s osnovama koje su široko dostupne.

Različiti modeli nadziranog i nenadziranog učenja implementirani su u R i Python, koji su besplatno dostupni i jednostavni za postavljanje na vlastitom računalu, a čak se jednostavni modeli poput linearne ili logističke regresije mogu koristiti za izvođenje zanimljivih i važnih zadataka strojnog učenja.

Da biste svladali strojno učenje, obavezna je matematika. Linearna algebra, statistika i vjerojatnost čine temelj strojnog učenja. Ako imate ozbiljne planove da se pridružite vagonu strojnog učenja, vrijeme je da nadogradite matematiku u srednjoj školi.



Osim matematike, analiza podataka je bitna vještina za strojno učenje. Sposobnost spajanja podataka radi dobivanja korisnih uvida i obrazaca čini temelj strojnog učenja. Učitavanje velikog skupa podataka, njegovo čišćenje kako bi se popunili podaci koji nedostaju te rezanje i rezanje skupa podataka kako bi se pronašli uzorci i korelacije ključni su koraci u analizi podataka.

Čak i ako niste tip osobe koja može odmah razumjeti histograme, trakaste grafikone, linijske grafikone i tortne grafikone, morate cijeniti moć vizualizacije. Provedite neko vrijeme s Microsoft Excelom kako biste razumjeli zaokretne tablice i razne tehnike vizualizacije dostupne u obliku grafikona.

Kako početi učiti strojno učenje

Kada je riječ o strojnom učenju, malo znanja ide daleko. Različiti modeli nadziranog i nenadziranog učenja implementirani su u R i Python, koji su besplatno dostupni i jednostavni za postavljanje na vlastitom računalu, a čak se jednostavni modeli poput linearne ili logističke regresije mogu koristiti za izvođenje zanimljivih i važnih zadataka strojnog učenja.



Treba napomenuti da mnogi napredniji alati zahtijevaju duboko poznavanje napredne matematike, statistike i softverskog inženjerstva. Neke ključne vještine uključuju razumijevanje vjerojatnosti i statistike, složenu linearnu algebru i račun kako bi se shvatile osnove strojnog učenja i lako rad s matricama podataka.

Ako se namjeravate baviti strojnim učenjem, dobra je ideja započeti s ovim ključnim matematičkim konceptima i odatle prijeći na aspekte kodiranja. Mnogi jezici povezani s umjetnom inteligencijom, kao što je Python, smatraju se relativno lakim.

Za one od vas koji su već jaki u matematici, sljedeći korak je odabir pravog okvira za strojno učenje. U suštini, postoji mnoštvo knjižnica koje možete birati prilikom izrade vašeg modela, kao što su NumPy, Scikit-Learn i Pandas. Ovi skupovi alata imaju različite težine ovisno o tome koliko je projekt napredan. Pronađite jedan jednostavan okvir za početak i odatle razvijajte se.

Kategori: Vijesti