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.

Похожие записи

AEGIS Algorithms Android Angular Apache Airflow Apache Druid Apache Flink Apache Spark API API Canvas AppSec Architecture Artificial Intelligence Astro Authentication Authorization AutoGPT AWS AWS Aurora AWS Boto3 AWS EC2 AWS Lambda Azure Babylon.js Backend bash Beautiful Soup Bento UI Big Data Binary Tree Browser API Bun Career Cassandra Charts ChatGPT Chrome Extension Clean Code CLI ClickHouse Coding Codux Combine Compose Computer Context Fusion Copilot Cosmo Route CProgramming cron Cryptography CSS CTF Cypress DALL-E Data Analysis Data science Database dbt dbt Cloud deno Design Design Patterns Detekt Development Distributed Systems Django Docker Docker Hub Drizzle DRY DuckDB Express FastAPI Flask Flutter For Beginners Front End Development Game Development GCN GCP Geospatial Git GitHub Actions GitHub Pages Gitlab GMS GoFr Golang Google Google Sheets Google Wire GPT-3 GPT3 Gradio Gradle Grafana Graphic Design GraphQL gRPC Guidance HMS Hotwire HTML Huawei HuggingFace IndexedDB InfoSec Interview iOS Jackknife Java JavaScript Jetpack Compose JSON Kafka Kotlin Kubernetes LangChain Laravel Linux LlaMA LLM localStorage Logging Machine Learning Magento Math Mermaid Micro Frontends Mobile Mobile App Development mondayDB MongoDB Mongoose MySQL Naming NestJS NET NetMock Networks NextJS NLP Node.js Nodejs NoSQL NPM OOP OpenAI OTP Pandas PDF PHP Playwright Plotly Polars PostgreSQL Prefect Productivity Programming Prometheus Puppeteer Pushover Python Pytorch Quarkus Rabbitmq RAG Ramda Raspberry Pi React React Native Reactor Redis REST API Revolut Riverpod RProgramming Ruby Ruby on Rails Rust Scalene SCDB ScyllaDB Selenium Servers Sklearn SLO SnowFlake Snowkase Software Architecture Software Development Solara Solid Spring Boot SQL SQLite Streamlit SudoLang Supabase Swift SwiftUI Tailwind CSS Taipy Terraform Testing Transformers TURN TypeScript Ubuntu UI Design Unix UX UX Design Vim Vite VSCode Vue Web Architecture Web Components Web Development Web Frameworks Web Scraping Web-разработка Webassembly Websocket Whisper Widgets WordPress YAML YouTube Наука о данных Разное Тренды

Go — единственный выбор для бэкенд-разработчика?

Вы пропустили

AEGIS Algorithms Android Angular Apache Airflow Apache Druid Apache Flink Apache Spark API API Canvas AppSec Architecture Artificial Intelligence Astro Authentication Authorization AutoGPT AWS AWS Aurora AWS Boto3 AWS EC2 AWS Lambda Azure Babylon.js Backend bash Beautiful Soup Bento UI Big Data Binary Tree Browser API Bun Career Cassandra Charts ChatGPT Chrome Extension Clean Code CLI ClickHouse Coding Codux Combine Compose Computer Context Fusion Copilot Cosmo Route CProgramming cron Cryptography CSS CTF Cypress DALL-E Data Analysis Data science Database dbt dbt Cloud deno Design Design Patterns Detekt Development Distributed Systems Django Docker Docker Hub Drizzle DRY DuckDB Express FastAPI Flask Flutter For Beginners Front End Development Game Development GCN GCP Geospatial Git GitHub Actions GitHub Pages Gitlab GMS GoFr Golang Google Google Sheets Google Wire GPT-3 GPT3 Gradio Gradle Grafana Graphic Design GraphQL gRPC Guidance HMS Hotwire HTML Huawei HuggingFace IndexedDB InfoSec Interview iOS Jackknife Java JavaScript Jetpack Compose JSON Kafka Kotlin Kubernetes LangChain Laravel Linux LlaMA LLM localStorage Logging Machine Learning Magento Math Mermaid Micro Frontends Mobile Mobile App Development mondayDB MongoDB Mongoose MySQL Naming NestJS NET NetMock Networks NextJS NLP Node.js Nodejs NoSQL NPM OOP OpenAI OTP Pandas PDF PHP Playwright Plotly Polars PostgreSQL Prefect Productivity Programming Prometheus Puppeteer Pushover Python Pytorch Quarkus Rabbitmq RAG Ramda Raspberry Pi React React Native Reactor Redis REST API Revolut Riverpod RProgramming Ruby Ruby on Rails Rust Scalene SCDB ScyllaDB Selenium Servers Sklearn SLO SnowFlake Snowkase Software Architecture Software Development Solara Solid Spring Boot SQL SQLite Streamlit SudoLang Supabase Swift SwiftUI Tailwind CSS Taipy Terraform Testing Transformers TURN TypeScript Ubuntu UI Design Unix UX UX Design Vim Vite VSCode Vue Web Architecture Web Components Web Development Web Frameworks Web Scraping Web-разработка Webassembly Websocket Whisper Widgets WordPress YAML YouTube Наука о данных Разное Тренды

Go — единственный выбор для бэкенд-разработчика?

AEGIS Algorithms Android Angular Apache Airflow Apache Druid Apache Flink Apache Spark API API Canvas AppSec Architecture Artificial Intelligence Astro Authentication Authorization AutoGPT AWS AWS Aurora AWS Boto3 AWS EC2 AWS Lambda Azure Babylon.js Backend bash Beautiful Soup Bento UI Big Data Binary Tree Browser API Bun Career Cassandra Charts ChatGPT Chrome Extension Clean Code CLI ClickHouse Coding Codux Combine Compose Computer Context Fusion Copilot Cosmo Route CProgramming cron Cryptography CSS CTF Cypress DALL-E Data Analysis Data science Database dbt dbt Cloud deno Design Design Patterns Detekt Development Distributed Systems Django Docker Docker Hub Drizzle DRY DuckDB Express FastAPI Flask Flutter For Beginners Front End Development Game Development GCN GCP Geospatial Git GitHub Actions GitHub Pages Gitlab GMS GoFr Golang Google Google Sheets Google Wire GPT-3 GPT3 Gradio Gradle Grafana Graphic Design GraphQL gRPC Guidance HMS Hotwire HTML Huawei HuggingFace IndexedDB InfoSec Interview iOS Jackknife Java JavaScript Jetpack Compose JSON Kafka Kotlin Kubernetes LangChain Laravel Linux LlaMA LLM localStorage Logging Machine Learning Magento Math Mermaid Micro Frontends Mobile Mobile App Development mondayDB MongoDB Mongoose MySQL Naming NestJS NET NetMock Networks NextJS NLP Node.js Nodejs NoSQL NPM OOP OpenAI OTP Pandas PDF PHP Playwright Plotly Polars PostgreSQL Prefect Productivity Programming Prometheus Puppeteer Pushover Python Pytorch Quarkus Rabbitmq RAG Ramda Raspberry Pi React React Native Reactor Redis REST API Revolut Riverpod RProgramming Ruby Ruby on Rails Rust Scalene SCDB ScyllaDB Selenium Servers Sklearn SLO SnowFlake Snowkase Software Architecture Software Development Solara Solid Spring Boot SQL SQLite Streamlit SudoLang Supabase Swift SwiftUI Tailwind CSS Taipy Terraform Testing Transformers TURN TypeScript Ubuntu UI Design Unix UX UX Design Vim Vite VSCode Vue Web Architecture Web Components Web Development Web Frameworks Web Scraping Web-разработка Webassembly Websocket Whisper Widgets WordPress YAML YouTube Наука о данных Разное Тренды

Производительность в Jetpack Compose: стабильность и неизменяемость