RoadMap для изучения Machine Learning 2023

RoadMap для изучения Machine Learning: Машинное обучение (ML) - это тип искусственного интеллекта (AI), который позволяет программным приложениям становиться более точными в прогнозировании результатов без явного программирования для этого. Алгоритмы машинного обучения используют исторические данные в качестве входных данных для прогнозирования новых выходных значений.

Механизмы рекомендаций - это распространенный вариант использования машинного обучения. Другие популярные области применения включают обнаружение мошенничества, фильтрацию спама, обнаружение угроз вредоносного ПО, автоматизацию бизнес-процессов (BPA) и прогнозное обслуживание.

Машинное обучение важно, поскольку оно даёт предприятиям представление о тенденциях в поведении клиентов и моделях ведения бизнеса, а также поддерживает разработку новых продуктов. Многие ведущие современные компании, такие как Facebook, Google и Uber, делают машинное обучение центральной частью своей деятельности. Машинное обучение стало важным конкурентным преимуществом для многих компаний.

Если вы хотите изучить машинное обучение с помощью Python, ожидается, что вы знаете нижеприведённые понятия:

Если вы не знакомы с Python, есть несколько способов выучить этот простой язык программирования. Вы можете пройти несколько курсов на Udemy, Coursera и т.д.

Рекомендуемые статьи:

Давайте начинать!

Первым шагом к началу изучения машинного обучения является выбор языка программирования. На рынке существуют различные языки программирования, но наиболее подходящими для машинного обучения являются Python и R.

Я рекомендую Python. Почему? Потому что он популярен, прост в освоении и имеет перспективы.

С помощью Python вы можете легко переключать домены. Python предлагает такие популярные фреймворки, как Django и Flask для backend-разработки, Tkinter для разработки графического интерфейса, Pygames для разработки игр и т.д.

Если вы используете Python, вы должны изучить sklearn для машинного обучения. Sklearn - это современная библиотека машинного обучения, написанная на Python.

Самое лучшее в sklearn - это то, что большинство алгоритмов машинного обучения уже написаны для вас. В нём есть много полезных классов для предварительной обработки ваших данных для дальнейшего анализа

Если вы хотите изучать машинное обучение на Hindi, вы можете ознакомиться с полным видео-каналом машинного обучения на YouTube, где вас проведут в данную сферу с нуля.

Вам также следует заглянуть в модуль Tensorflow, который может помочь вам построить нейронную сеть без особых усилий!

Вам следует изучить линейную алгебру, если вы хотите освоить машинное обучение и стать профессионалом!

Это важно, потому что, если вы хотите настроить свои модели с максимальной гибкостью, вам нужно знать, как они работают, а знание линейной алгебры для этого просто необходимо!

Когда вы начнёте, вам следует сосредоточиться на шаге 1, и пока вы выполняете шаг 1, вы можете начать изучать линейную алгебру параллельно. Это то, что я называю техникой параллельного завоевания.

Вы начинаете две похожие задачи параллельно, сосредотачиваясь на первой и сохраняя относительно меньший приоритет для других задач. Это может помочь вам сохранить энтузиазм и мотивацию на высоком уровне.

Одним из ресурсов, которые я счёл очень полезными для пересмотра концепций линейной алгебры, были эти заметки в формате pdf.

Базовое понимание вероятности и статистики важно, когда речь заходит об освоении машинного обучения.

Вот один из лучших ресурсов для этого: Statistics Revision Notes by MathBox.

Поскольку в основе концепций машинного обучения лежат статистика и вероятность, знакомство с ними и овладение статистикой и вероятностью во многом помогают в понимании концепций ML. Вы можете изучить их на курсе KhanAcademy. Вы должны знать следующие понятия:

Как только у вас появится некоторое представление об использовании sklearn после изучения python, вам следует начать изучать, как работают основные алгоритмы машинного обучения.

Чтобы получить представление о том, как алгоритмы машинного обучения работают изнутри, загляните в:

Удивительный ресурс, позволяющий узнать обо всем этом - это книга под названием “Hands-on ML with Scikit learn and tensorflow.”.

Попробуйте захватить экземпляр этой книги. Это вам очень поможет.

Есть также несколько других ресурсов, на которые стоит обратить внимание:

Как читать книгу:

Чтобы внедрить свои модели машинного обучения с мощным бэкендом, вам нужно будет изучить такие фреймворки, как Django и Flask.

Docker и Kubernetes могут оказать большую помощь, если вы хотите быстро отправлять и развёртывать свои модели!

Streamlit стоит изучить, если вы хотите создавать пользовательские веб-приложения для ML и Data Science.

Это ресурсы, которые вы можете использовать, чтобы стать инженером машинного обучения. Все ресурсы доступны бесплатно онлайн.

Лично я обнаружил, что книги являются лучшим источником знаний после прохождения курсов. Именно в них вы можете укрепить своё теоретическое понимание концепций, которые вы используете в своих проектах ML.

1 – The Hundred-Page Machine Learning BookОчень короткая книга, содержащая важную информацию. Андрей Бурков сжал все жизненно важные моменты в AI / ML и поместил их в эту 100-страничную книгу [138, если быть точным].

2 – Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and Tensorflow 2.0 Book by Aurelien Geron — О'РейлиПо моему мнению, эта книга является альтернативой специализациям машинного обучения и глубокого обучения, разработанным deeplearning.ai . Я предпочитаю эту книгу, поскольку в ней есть отличные объяснения, а каждая концепция имеет хороший код, который можно опробовать самому. Вы также можете получить доступ к открытому исходному коду из этой книги по следующей ссылке — https://github.com/ageron/handson-ml2

3 – Deep Learning book - Иэна ГудфеллоуЕсли вы хотите глубже проникнуть в математическую сторону глубокого обучения, то в этой книге есть всё, что вам нужно. Она была опубликована в 2015 году, так что она относительно старая, но всё ещё актуальная.

Life 3.0 от Макса ТегмаркаLife 3.0 не предназначена для изучения искусственного интеллекта и ML, но это прекрасная книга, в которой обсуждается влияние искусственного интеллекта на будущее человеческой расы и космоса.

Как инженер по машинному обучению, вы должны быть мастером следующих концепций:

Вы должны изучить sklearn, чтобы реализовать все эти концепции. Существует множество курсов для этой библиотеки. Вы также можете использовать её документацию.

Каковы различные типы алгоритмов машинного обучения?

Алгоритмы машинного обучения обычно подразделяются на следующие категории

Как работает Машинное Обучение?

Используя множество аналитических программ, алгоритмы разрабатываются и уточняются в рамках процесса в соответствии с вашими бизнес-вопросами. Машинное обучение просматривает историю ваших текущих данных и обнаруживает в них закономерности, а затем соответствующим образом корректирует свои будущие действия. Его основная цель - как очистить ваши данные, так и сделать прогнозы относительно будущих наборов данных.Статистические методы машинного обучения, такие как кластеризация, регрессия и классификация, используются в прогностической аналитике.

Что Машинное Обучение Может Сделать Для Меня И Моего Бизнеса?

Машинное обучение в его простейшей форме автоматизирует повторяющиеся задачи. Сбор, сортировка, ввод и преобразование данных могут быть автоматизированы, что экономит критически важное для вашего бизнеса время и ресурсы. В более утончённой форме оно способно рассказать вам, где и как ваш бизнес добьётся успеха, и делать прогнозы относительно будущего вашего бизнеса.

Что Мне Нужно Для Начала?

Чтобы иметь возможность применять машинное обучение, вам нужна проблема для решения и данные, относящиеся к этой проблеме. Предпочтительно, чтобы ваши данные были в структурированной форме (в базе данных или нескольких электронных таблицах) или в неструктурированной форме (электронные письма и социальные данные).

Дорого ли обходится машинное обучение?

Это полностью зависит от конкретного процесса, который вам нужен, и от того, используете ли вы систему на заказ или готовую к использованию.

Машинное обучение - актуальная тема в наши дни, но иногда бывает трудно понять, с чего вам следует начать. Эта дорожная карта поможет вам! Мы рассмотрели различные шаги, необходимые для тех, кто хочет стать экспертом в этой области и пройти путь от “новичка” до уровня “эксперта”!

Статья была взята из этого источника: