Hoe lank neem dit gewoonlik om die basiese beginsels van masjienleer te leer?
Om die basiese beginsels van masjienleer te leer is 'n veelsydige poging wat aansienlik wissel na gelang van verskeie faktore, insluitend die leerder se vorige ervaring met programmering, wiskunde en statistiek, sowel as die intensiteit en diepte van die studieprogram. Tipies kan individue verwag om enige plek van 'n paar weke tot 'n paar maande te spandeer om 'n grondliggende begrip van masjienleerkonsepte te verkry.
Masjienleer, 'n subset van kunsmatige intelligensie, behels die ontwikkeling van algoritmes wat rekenaars toelaat om van data te leer en voorspellings of besluite te neem. Die veld is groot en interdissiplinêr en vereis kennis in gebiede soos lineêre algebra, calculus, waarskynlikheid, statistiek en rekenaarwetenskap. Vir iemand nuut op hierdie gebiede kan die leerkurwe steil wees, maar met toewyding en gestruktureerde leer is dit beslis haalbaar.
Om mee te begin, is 'n grondliggende begrip van programmering noodsaaklik, aangesien masjienleer die implementering van algoritmes en die manipulering van data behels. Python is die gewildste taal vir masjienleer vanweë die eenvoud daarvan en die uitgebreide biblioteke wat beskikbaar is, soos NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow en PyTorch. As 'n leerder reeds vaardig is in Python, sal hulle dalk net 'n paar dae tot 'n week nodig hê om hulself op 'n basiese vlak met hierdie biblioteke te vergewis. Vir diegene wat nuut is met programmering, kan dit 'n paar weke tot 'n paar maande neem om gemaklik te raak met Python en sy masjienleer-ekosisteem.
Wiskunde is nog 'n kritieke komponent van masjienleer. Lineêre algebra en calculus is veral belangrik omdat hulle baie masjienleeralgoritmes ondersteun. Byvoorbeeld, om matrikse en vektore te verstaan is belangrik om te begryp hoe data binne algoritmes voorgestel en gemanipuleer word. Net so is calculus fundamenteel vir die verstaan van optimaliseringstegnieke wat in opleidingsmodelle gebruik word, soos gradiënt afkoms. 'n Leerder met 'n sterk agtergrond in hierdie wiskundige areas het dalk net 'n kort tyd nodig om hul kennis aan masjienleertoepassings te koppel. Diegene sonder hierdie agtergrond kan egter etlike weke tot maande se studie benodig om die nodige wiskundige insigte te verkry.
Statistiek en waarskynlikheidsteorie is ook noodsaaklik, aangesien dit die basis vorm van baie masjienleerkonsepte, soos hipotesetoetsing, verdelings en Bayesiaanse afleiding. Hierdie konsepte is noodsaaklik om te verstaan hoe algoritmes voorspellings maak en hoe om hul prestasie te evalueer. Leerders met 'n agtergrond in statistiek kan hierdie idees vinnig begryp, terwyl ander dalk addisionele tyd nodig het om hierdie onderwerpe te bestudeer.
Sodra die grondliggende kennis in programmering, wiskunde en statistiek gevestig is, kan leerders begin om basiese masjienleerkonsepte en -algoritmes te verken. Dit sluit die begrip van leer onder toesig, leer sonder toesig en versterkingsleer in, wat die drie hooftipes masjienleer is. Leer onder toesig behels opleidingsmodelle op benoemde data, en word algemeen gebruik vir take soos klassifikasie en regressie. Leer sonder toesig, aan die ander kant, handel oor ongemerkte data en word dikwels gebruik vir groepering en dimensionaliteitsvermindering. Versterkingsleer behels die opleiding van agente om besluite te neem deur gewenste gedrag te beloon, en word tipies in dinamiese omgewings gebruik.
'n Beginner se reis na masjienleer begin dikwels met leer onder toesig, gegewe die gestruktureerde aard daarvan en die oorvloed beskikbare hulpbronne. Sleutelalgoritmes om te leer sluit in lineêre regressie, logistiese regressie, besluitbome en ondersteuningsvektormasjiene. Elkeen van hierdie algoritmes het sy eie sterk- en swakpunte, en om te verstaan wanneer en hoe om dit toe te pas, is 'n kritieke vaardigheid. Die implementering van hierdie algoritmes van nuuts af, sowel as die gebruik daarvan deur biblioteke soos scikit-learn, kan help om begrip te verstewig.
Benewens leer oor algoritmes, is dit belangrik om die proses van opleiding en evaluering van modelle te verstaan. Dit behels die verdeling van data in opleiding- en toetsstelle, die gebruik van kruisvalidering om modelprestasie te evalueer, en die instel van hiperparameters om modelakkuraatheid te optimaliseer. Daarbenewens is begrip van maatstawwe soos akkuraatheid, akkuraatheid, herroeping, F1-telling en ROC-AUC noodsaaklik vir die evaluering van modelprestasie.
Praktiese ervaring is van onskatbare waarde in die aanleer van masjienleer. Werk aan projekte, deelname aan kompetisies soos dié op Kaggle, en die toepassing van masjienleer op werklike probleme kan begrip en vaardigheid aansienlik verbeter. Hierdie aktiwiteite laat leerders toe om praktiese uitdagings teë te kom en op te los, soos die hantering van ontbrekende data, kenmerk-ingenieurswese en model-ontplooiing.
Vir diegene wat belangstel om Google Wolk vir masjienleer te gebruik, is vertroudheid met wolkrekenaarkonsepte voordelig. Google Cloud bied 'n reeks dienste en nutsgoed vir masjienleer, soos Google Cloud AI Platform, TensorFlow op Google Cloud, en BigQuery ML. Om te verstaan hoe om hierdie instrumente te benut, kan die ontwikkeling en implementering van masjienleermodelle stroomlyn, wat skaalbaarheid en integrasie met ander wolkdienste moontlik maak.
Die tydlyn vir die aanleer van hierdie basiese beginsels kan baie verskil. Vir iemand wat deeltyds studeer terwyl hy werk of skool bywoon, kan dit 'n paar maande neem om 'n goeie begrip te bou. Diegene wat voltydse moeite kan doen om te leer, kan dit binne 'n paar weke bereik. Dit is egter belangrik om te erken dat leermasjienleer 'n deurlopende proses is. Die veld ontwikkel vinnig, en om op hoogte te bly van nuwe ontwikkelings en tegnieke is noodsaaklik vir enigiemand wat 'n loopbaan in hierdie area volg.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- As ek 'n Google-model gebruik en dit op my eie instansie oplei, behou Google die verbeterings wat uit my opleidingsdata gemaak is?
- Hoe weet ek watter ML-model om te gebruik voordat ek dit oplei?
- Wat is 'n regressietaak?
- Hoe kan 'n mens oorskakel tussen Vertex AI en AutoML-tabelle?
- Is dit moontlik om Kaggle te gebruik om finansiële data op te laai en statistiese ontleding en vooruitskatting uit te voer deur ekonometriese modelle soos R-kwadraat, ARIMA of GARCH te gebruik?
- Kan masjienleer gebruik word om die risiko van koronêre hartsiekte te voorspel?
- Wat is die werklike veranderinge as gevolg van die hernaam van Google Cloud Machine Learning as Vertex AI?
- Wat is die prestasie-evalueringsmaatstawwe van 'n model?
- Wat is lineêre regressie?
- Is dit moontlik om verskillende ML-modelle te kombineer en 'n meester-KI te bou?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning