Как освоить машинное обучение

Мы является свидетелями развития новейших технологий, таких как наука о данных, машинное обучение, облачные вычисления, блокчейн и искусственный интеллект. Многие компании переходят на эти технологии. Если вы собираетесь стать программистом, то изучение любой из них критически важно.

Что такое машинное обучение

Машинное обучение  —  это технология, которая с помощью данных и алгоритмов позволяет машине предсказывать будущее на основе данных за прошедший период и постепенно повышать свою точность.

Прежде чем изучать какой-либо предмет, необходимо развить интерес к нему. Начните с мотивации, посвящая этому хотя бы один час в день. Изучать теоретическую часть важно, но не меньшее внимание стоит уделять решению практических задач. Чтобы освоить МО самостоятельно, не обязательно записываться на дорогостоящие курсы. Все можно найти бесплатно на YouTube и других онлайн-платформах.

С чего начать

Я осваивала машинное обучение, просматривая образовательные видео на YouTube. Кроме того, я прошла несколько сертификационных курсов на Udemy (бесплатные купоны на них можно получить в Telegram).

Вот темы, которые я изучила для того, чтобы освоить машинное обучение:

  1. Python.
  2. Математические концепции.
  3. Библиотеки Python.
  4. Предварительная обработка данных.
  5. Алгоритмы машинного обучения.

1. Python

Прежде всего, необходимо сконцентрироваться на овладении языком программирования. Для машинного обучения обычно изучают Python и R. Я советую выбрать Python  —  этот язык подходит для начинающих, поскольку он более прост и читабелен. Специалисту МО не обязательно знать Python досконально, достаточно усвоить базовые понятия.

Я изучала Python в приложении SoloLearn. Это был бесплатный курс ориентированный на новичков и охватывающий практически все уровни языка. После этого я научилась писать некоторые программы на Python.

2. Математические концепции

Не пугайтесь, услышав слово “математика”. Как и в случае с языком программирования, вам не понадобятся глубокие математические знания. Достаточно изучить основные понятия этой науки. Машинное обучение охватывает некоторые темы из линейной алгебры, статистики и теории вероятности. Постарайтесь понять и запомнить некоторые статистические формулы.

Вы, вероятно, задаетесь вопросом, зачем нужно изучать математику для машинного обучения? Дело в том, что алгоритмы МО строятся с использованием математических концепций. После того, как вы изучите статистику и теорию вероятности, машинное обучение покажется вам намного интереснее.

3. Библиотеки Python

Язык Python содержит множество встроенных библиотек для машинного обучения. Наиболее популярные из них  —  NumPy, Pandas, Matplotlib и Seaborn.

  • NumPy используется для математических и статистических функций.
  • Pandas  —  для работы с наборами данных, например для извлечения и удаления их содержимого.
  • Matplotlib и Seaborn  —  для визуализации данных.

Изучение этих библиотек может стать очень увлекательным. Вам понравится!

Многие обучающие видео доступны на YouTube бесплатно. Можно посмотреть любой гайд по работе с наборами данных.

4. Предварительная обработка данных

Переходим к следующему шагу  —  изучению процесса подготовки данных. Как я уже отмечала, машинное обучение связано с большими наборами данных. Прежде чем применять алгоритмы МО, данные нужно подготовить. Они могут содержать нулевые значения, дубликаты и ошибки.

Курс на Udemy под названием Machine Learning A-Z™: Hands-On Python & R In Data Science охватывает почти все разделы машинного обучения.

5. Алгоритмы машинного обучения

Теперь можно приступить к освоению алгоритмов машинного обучения. Следует обратить внимание на алгоритмы контролируемого обучения, неконтролируемого обучения и обучения с подкреплением. К ним относятся:

  • линейная регрессия;
  • логистическая регрессия;
  • дерево решений;
  • случайный лес;
  • метод опорных векторов;
  • метод K-ближайших соседей;
  • алгоритм Apriori.

Прежде всего, вам необходимо понять назначение и принципы работы алгоритмов. Затем переходите к изучению особенностей кодовой базы каждого из них. Важно усвоить математические концепции, лежащие в основе этих алгоритмов. Это поможет лучше понять каждый из них.

Много практики

Последнее, что стоит добавить к списку шагов,  —  практика. Она очень важна для тех, кто хочет стать хорошим специалистом в машинном обучении. Без нее все предыдущие шаги не имеют смысла. Продолжайте практиковаться, посещая хакатоны и соревнования на Kaggle. Работайте с большими наборами данных.

Практика совершенствует нас!

Читайте также:

Читайте нас в Telegram, VK и Дзен

Перевод статьи Jaysri Saravanan: How I teach myself Machine learning

Сообщение Как освоить машинное обучение появились сначала на NOP::Nuances of programming.