Как изучать машинное обучение

Data Science и Machine Learning – две технологии, от которых мы никогда не устаем. Почти все знают, что обе эти области являются высокооплачиваемыми и предлагают сложную и творческую среду, полную возможностей. Проекты в области науки о данных используют машинное обучение, отрасль искусственного интеллекта, для решения сложных бизнес-задач и выявления закономерностей в данных, на основе которых принимаются важные бизнес-решения.

Машинное обучение предполагает работу с алгоритмами для задач классификации или регрессии. Алгоритмы машинного обучения делятся на три основных типа: контролируемое, неконтролируемое и обучение с подкреплением. Узнайте больше о типах машинного обучения.

Машинное обучение откроет вам мир возможностей для обучения. В качестве инженера машинного обучения вы сможете работать с различными инструментами и методами, языками программирования, такими как Python/R/Java и т.д., структурами данных и алгоритмами, что поможет вам развить свои навыки для того, чтобы стать специалистом по изучению данных.

Если вы разбираетесь в математике, статистике и любите решать различные технические и аналитические задачи, машинное обучение станет для вас отличным выбором профессии. Продвинутые роли в области машинного обучения предполагают знание робототехники, искусственного интеллекта и глубокого обучения.

По данным Glassdoor, инженер машинного обучения зарабатывает около $114 тыс. в год. Такие компании, как Facebook, Google, Kensho Technologies, Bloomberg и т.д., платят инженерам машинного обучения около 150 тысяч и выше. Это прибыльная карьера, и спрос на инженеров ML никогда не иссякает, что делает ее отличным выбором, если у вас есть необходимые навыки. Мы расскажем вам обо всем, что необходимо для того, чтобы начать свой путь в ML уже сегодня!

Предварительные условия

Чтобы изучать машинное обучение, вы должны знать некоторые фундаментальные концепции, такие как:

• Основы информатики: ML – это работа, полностью связанная с компьютерами, поэтому вы должны знать основы информатики.
• Структура данных: алгоритмы ML в значительной степени используют такие структуры данных, как двоичные деревья, массивы, связанные списки, множества и т.д. Независимо от того, используете ли вы существующие алгоритмы или создаете новые, вам, несомненно, понадобятся знания структуры данных.
• Статистика и вероятность: алгоритмы классификации и регрессии основаны на статистике и вероятности. Чтобы понять, как работают эти алгоритмы, вы должны хорошо разбираться в статистике и вероятности. Как инженер машинного обучения, вы должны обладать навыками анализа данных с помощью статистических методов и техник, чтобы найти понимание и закономерности данных.
• Знание программирования: Большинство инженеров по машинному обучению должны знать основы программирования, такие как переменные, функции, типы данных, условные операторы, циклы и т. д. Вам не нужно особенно знать
• Наиболее предпочтительными языками для машинного обучения и науки о данных являются Python и R. Оба языка имеют богатые библиотеки для вычислений и визуализации. Некоторые лучшие IDE, включая онлайн IDE, следующие:

: Вы можете быстро построить высококачественные модели машинного обучения с помощью инструмента SageMaker. Вы можете выполнять множество задач, включая подготовку данных, autoML, настройку, хостинг и т.д. Он также поддерживает такие ML-фреймворки, как PyTorch, TensorFlow, mxnet. : Если вам нравится язык программирования R, RStudio станет вашим лучшим помощником для написания ML-кода. Он интерактивен, содержит богатые библиотеки, поддерживает завершение кода, умный отступ, подсветку синтаксиса и, что самое главное, бесплатен и прост в освоении. RStudio поддерживает Git и Apache Subversion. : PyCharm считается одной из лучших платформ IDE для Python. PyCharm поставляется с множеством инструментов для профилирования, завершения кода, обнаружения ошибок, отладки, проведения тестов и многого другого. Вы также можете интегрировать его с Git, SVN и другими основными системами контроля версий. Kaggle – это онлайн-среда от Google, которая не требует установки или настройки. Kaggle поддерживает Python и R и имеет более 50 тысяч публичных наборов данных для работы. Kaggle имеет огромное сообщество и предоставляет 4 lakh публичных блокнотов, с помощью которых можно выполнять любую аналитику.

Как изучать машинное обучение

Машинное обучение – это не просто теоретические знания. Вы должны знать основные концепции, а затем начать работать! Но эта область очень обширна и требует изучения множества фундаментальных концепций. Вы должны владеть статистикой, вероятностью, математикой, информатикой, структурой данных, знать язык программирования и алгоритмы.

Не волнуйтесь. Мы подскажем вам лучшие курсы и учебники для изучения машинного обучения!

Вот 5 лучших учебных пособий:

Учебники

1. Машинное обучение A-Z

A-Z охватывает все об алгоритмах на языках Python и R и разработан экспертами в области науки о данных. Udemy предлагает хорошие скидки, особенно в праздничные сезоны, и вам стоит обратить на них внимание. Вы научитесь создавать различные модели машинного обучения и поймете более глубокие концепции, такие как обработка естественного языка (NLP), обучение с усилением и глубокое обучение. Курс фокусируется на технических и бизнес-аспектах машинного обучения, чтобы обеспечить полноценный опыт.

2. Введение в машинное обучение с PyTorch

Вводный курс по машинному обучению, где вы должны быть знакомы с Python, вероятностью и статистикой. Он охватывает очистку данных, модели с наблюдением, глубокое обучение и модели без наблюдения. Вы получите поддержку наставника и будете заниматься реальными проектами с экспертами отрасли. Это 3-месячный платный курс.

3. Краткий курс машинного обучения

ML Crash course от Google – это бесплатный курс для самостоятельного изучения, включающий множество видеолекций, примеров из практики и практических упражнений. В процессе обучения вы сможете ознакомиться с интерактивными визуализациями изучаемых алгоритмов. Вы также изучите API TensorFlow. Чтобы поступить на этот курс, вы должны знать основные математические понятия, такие как линейная алгебра, тригонометрия, статистика, Python и вероятность. Прежде чем приступить к изучению этого курса, ознакомьтесь с полными предварительными условиями, где Google также предлагает другие курсы, если вы совсем новичок.

4. Специализация по машинному обучению

Это курс среднего уровня, который занимает около 7 месяцев. Coursera предоставляет гибкий график обучения. Специализация содержит 4 курса, включая основы машинного обучения, регрессию, классификацию, а также кластеризацию и поиск. Каждый курс подробно разбирается и предусматривает также опыт работы над проектами. Вы должны знать программирование хотя бы на одном языке и владеть базовыми понятиями математики и статистики.

5. Machine learning Bookcamp

Очень красиво объясненный вводный курс Мэннинга, этот базовый курс рассматривает концепции классификации, регрессии, ансамблевого обучения и нейронных сетей. Он следует практическому подходу к созданию и развертыванию моделей машинного обучения на базе Python, а сложность тем и проектов постепенно увеличивается с каждой главой.

6. Бонусный бесплатный учебник: Рецепты машинного обучения на YouTube

Серия видеороликов Джоша Гордона представляет собой пошаговый подход и дает вам практическое введение в машинное обучение и его виды. Она находится в свободном доступе на YouTube, так что вы можете распределить время обучения в соответствии с удобным для вас графиком.

Официальная документация

Машинное обучение лучше всего проводить с помощью R и Python. Подробнее о пакетах и API обоих языков можно узнать из официальной документации, приведенной ниже:

Проекты по машинному обучению

Проекты обеспечивают полноценный опыт обучения и необходимое знакомство с реальными примерами использования. Проекты по машинному обучению – это отличный способ применить полученные знания на практике. Важно то, что количество примеров использования не ограничено, так как данные распространены во всех областях. Для создания идей проектов можно брать повседневные ситуации и строить на их основе глубокие выводы. Например, сколько людей в обществе чаще посещают ларек с одеждой в выходные дни по сравнению с буднями, сколько людей может быть заинтересовано в общественном садоводстве в обществе, или будет ли бизнес по производству продуктов питания работать в течение длительного времени в конкретном закрытом поселке. Вы можете попробовать более интересные проекты машинного обучения из нашего списка проектов машинного обучения.

Сертификация в области машинного обучения

Изучение машинного обучения с помощью практики и проектов отличается от того, что вы будете делать на рабочем месте. Для того чтобы практически испытать практические примеры использования в реальном времени и узнать последние новости в отрасли, вам необходимо пройти сертификацию, чтобы быть наравне с другими специалистами с таким же опытом. Наш полный список сертификаций в области машинного обучения, несомненно, поможет вам выбрать сертификацию, соответствующую вашему уровню.

Вопросы для собеседования по машинному обучению

В качестве последнего шага для получения подходящей работы вы должны знать, что часто спрашивают на собеседованиях. После тщательной практики, проектов, сертификаций и т.д. вы должны знать ответы на большинство вопросов; однако интервьюеры ищут ответы на конкретные вопросы и правильный технический жаргон. С помощью нашего набора часто задаваемых вопросов для собеседования по машинному обучению вы сможете подготовиться к собеседованию без особых усилий. Здесь приведены некоторые из них, а полный список смотрите по ссылке выше.

Заключение

Подводя итог, можно сказать, что мы рассказали о том, как изучать машинное обучение:

Машинное обучение – это отрасль искусственного интеллекта, используемая наукой о данных для решения сложных бизнес-задач.

Необходимо обладать сильной технической подготовкой, чтобы попасть в сферу машинного обучения, которая является самой популярной отраслью ИТ и науки о данных.

• Инженеры машинного обучения имеют блестящие перспективы и будут играть важнейшую роль в формировании будущего науки о данных и ИИ.
• Чтобы изучить машинное обучение, вы должны быть знакомы со структурами данных, языком программирования, статистикой, вероятностью, различными типами графиков и диаграмм.
• Существует множество онлайн-курсов (бесплатных и платных) для изучения машинного обучения от базового до продвинутого уровня.
• Существует множество сертификатов, учебников и проектов, которые вы можете пройти, чтобы укрепить свои навыки.
• Чтобы пройти собеседование, вы должны знать распространенные вопросы и подготовить ответы в точной и четкой манере. Хорошим выбором будет прочитать часто задаваемые вопросы для интервью перед тем, как идти на собеседование!
• Люди также читают:
• Рамья Шанкар

Веселый, полный жизни и энергичный человек, у меня много мечтаний, которые я хочу осуществить самостоятельно. Моя страсть к писательству началась с небольших дневниковых записей и блогов о путешествиях, после чего я перешла к написанию хорошо изученных технических материалов. Я нахожу увлекательным смешивать мысли и исследования и формировать их в нечто прекрасное посредством моих статей. Посмотреть все сообщения автора

Изучайте машинное обучение