Колькі часу звычайна патрабуецца, каб вывучыць асновы машыннага навучання?
Вывучэнне асноў машыннага навучання - гэта шматгранная задача, якая істотна адрозніваецца ў залежнасці ад некалькіх фактараў, у тым ліку папярэдняга вопыту навучэнца ў праграмаванні, матэматыцы і статыстыцы, а таксама ад інтэнсіўнасці і глыбіні вучэбнай праграмы. Як правіла, людзі могуць разлічваць на тое, каб атрымаць асноватворнае разуменне канцэпцый машыннага навучання, ад некалькіх тыдняў да некалькіх месяцаў.
Машыннае навучанне, падгрупа штучнага інтэлекту, прадугледжвае распрацоўку алгарытмаў, якія дазваляюць кампутарам вучыцца і рабіць прагнозы або рашэнні на аснове дадзеных. Поле шырокае і міждысцыплінарнае, патрабуе ведаў у такіх галінах, як лінейная алгебра, вылічэнне, верагоднасць, статыстыка і інфарматыка. Для тых, хто пачатковец у гэтых галінах, крывая навучання можа быць крутой, але з адданасцю і структураваным навучаннем гэта, безумоўна, дасягальна.
Пачнем з таго, што фундаментальнае разуменне праграмавання вельмі важна, бо машыннае навучанне прадугледжвае рэалізацыю алгарытмаў і маніпуляванне дадзенымі. Python з'яўляецца самай папулярнай мовай для машыннага навучання дзякуючы сваёй прастаце і шырокім даступным бібліятэкам, такім як NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow і PyTorch. Калі навучэнец ужо валодае Python, яму можа спатрэбіцца ад некалькіх дзён да тыдня, каб азнаёміцца з гэтымі бібліятэкамі на базавым узроўні. Тым, хто пачатковец у праграмаванні, можа спатрэбіцца ад некалькіх тыдняў да некалькіх месяцаў, каб асвоіцца з Python і яго экасістэмай машыннага навучання.
Матэматыка - яшчэ адзін важны кампанент машыннага навучання. Лінейная алгебра і вылічэнне асабліва важныя, таму што яны ляжаць у аснове многіх алгарытмаў машыннага навучання. Напрыклад, разуменне матрыц і вектараў важна для разумення таго, як дадзеныя прадстаўляюцца і маніпулююцца алгарытмамі. Аналагічным чынам вылічэнне з'яўляецца фундаментальным для разумення метадаў аптымізацыі, якія выкарыстоўваюцца ў навучальных мадэлях, такіх як градыентны спуск. Навучэнцу з вялікім вопытам у гэтых матэматычных галінах можа спатрэбіцца толькі кароткі час, каб звязаць свае веды з праграмамі машыннага навучання. Тым не менш, тым, хто не мае гэтага вопыту, можа спатрэбіцца ад некалькіх тыдняў да месяцаў навучання, каб атрымаць неабходныя матэматычныя ідэі.
Статыстыка і тэорыя імавернасцей таксама жыццёва важныя, паколькі яны складаюць аснову многіх канцэпцый машыннага навучання, такіх як праверка гіпотэз, размеркаванне і байесовский вывад. Гэтыя паняцці важныя для разумення таго, як алгарытмы робяць прагнозы і як ацэньваць іх прадукцыйнасць. Навучэнцы са статыстыкай могуць хутка зразумець гэтыя ідэі, у той час як іншым можа спатрэбіцца дадатковы час для вывучэння гэтых тэм.
Пасля атрымання базавых ведаў у галіне праграмавання, матэматыкі і статыстыкі навучэнцы могуць пачаць вывучаць асноўныя канцэпцыі і алгарытмы машыннага навучання. Гэта ўключае ў сябе разуменне навучання пад кантролем, навучання без кантролю і навучання з падмацаваннем, якія з'яўляюцца трыма асноўнымі тыпамі машыннага навучання. Кантраляванае навучанне прадугледжвае падрыхтоўку мадэляў на пазначаных дадзеных і звычайна выкарыстоўваецца для такіх задач, як класіфікацыя і рэгрэсія. З іншага боку, некантраляванае навучанне мае справу з немаркіраванымі дадзенымі і часта выкарыстоўваецца для кластарызацыі і памяншэння памернасці. Навучанне з падмацаваннем прадугледжвае навучанне агентаў прыняццю рашэнняў, узнагароджваючы жаданыя паводзіны, і звычайна выкарыстоўваецца ў дынамічных умовах.
Падарожжа пачаткоўцаў у машыннае навучанне часта пачынаецца з навучання пад наглядам, улічваючы яго структураваны характар і багацце даступных рэсурсаў. Асноўныя алгарытмы для вывучэння ўключаюць лінейную рэгрэсію, лагістычную рэгрэсію, дрэвы рашэнняў і машыны дапаможных вектараў. Кожны з гэтых алгарытмаў мае свае моцныя і слабыя бакі, і разуменне таго, калі і як іх прымяняць, з'яўляецца найважнейшым навыкам. Укараненне гэтых алгарытмаў з нуля, а таксама іх выкарыстанне праз такія бібліятэкі, як scikit-learn, можа дапамагчы ўмацаваць разуменне.
Акрамя вывучэння алгарытмаў, важна разумець працэс навучання і ацэнкі мадэляў. Гэта ўключае ў сябе раздзяленне даных на навучальныя і тэставыя наборы, выкарыстанне перакрыжаванай праверкі для ацэнкі прадукцыйнасці мадэлі і настройку гіперпараметраў для аптымізацыі дакладнасці мадэлі. Акрамя таго, разуменне такіх паказчыкаў, як дакладнасць, дакладнасць, запамінанне, адзнака F1 і ROC-AUC, вельмі важна для ацэнкі прадукцыйнасці мадэлі.
Практычны вопыт неацэнны ў вывучэнні машыннага навучання. Праца над праектамі, удзел у такіх конкурсах, як на Kaggle, і прымяненне машыннага навучання да праблем рэальнага свету могуць значна палепшыць разуменне і навыкі. Гэтыя заняткі дазваляюць навучэнцам сутыкацца і вырашаць практычныя задачы, такія як праца з адсутнымі дадзенымі, распрацоўка функцый і разгортванне мадэлі.
Для тых, хто зацікаўлены ў выкарыстанні Google Cloud для машыннага навучання, знаёмства з канцэпцыямі хмарных вылічэнняў будзе карысным. Google Cloud прапануе шэраг сэрвісаў і інструментаў для машыннага навучання, такіх як Google Cloud AI Platform, TensorFlow у Google Cloud і BigQuery ML. Разуменне таго, як выкарыстоўваць гэтыя інструменты, можа спрасціць распрацоўку і разгортванне мадэляў машыннага навучання, забяспечваючы маштабаванасць і інтэграцыю з іншымі воблачнымі сэрвісамі.
Тэрміны вывучэння гэтых асноў могуць моцна адрознівацца. Камусьці, хто вучыцца няпоўны працоўны дзень, адначасова працуючы або наведваючы школу, можа спатрэбіцца некалькі месяцаў, каб разабрацца. Тыя, хто можа прысвяціць поўны працоўны дзень навучанню, могуць дасягнуць гэтага за некалькі тыдняў. Аднак важна прызнаць, што навучанне машыннаму навучанню - гэта бесперапынны працэс. Поле хутка развіваецца, і заставацца ў курсе новых распрацовак і метадаў вельмі важна для тых, хто робіць кар'еру ў гэтай галіне.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Калі я выкарыстоўваю мадэль Google і навучаю яе на ўласным экзэмпляры, ці захоўвае Google паляпшэнні, зробленыя на аснове маіх даных навучання?
- Як даведацца, якую мадэль ML выкарыстоўваць, перш чым навучыць яе?
- Што такое задача рэгрэсіі?
- Як можна пераходзіць паміж табліцамі Vertex AI і AutoML?
- Ці можна выкарыстоўваць Kaggle для загрузкі фінансавых даных і правядзення статыстычнага аналізу і прагназавання з выкарыстаннем эканаметрычных мадэляў, такіх як R-квадрат, ARIMA або GARCH?
- Ці можна выкарыстоўваць машыннае навучанне для прагназавання рызыкі ішэмічнай хваробы сэрца?
- Якія рэальныя змены адбыліся з-за рэбрэндынгу Google Cloud Machine Learning на Vertex AI?
- Якія паказчыкі ацэнкі прадукцыйнасці мадэлі?
- Што такое лінейная рэгрэсія?
- Ці можна аб'яднаць розныя мадэлі ML і стварыць майстар ІІ?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning