Как долго нужно учиться машинному обучению?

Как и многие начинающие специалисты по работе с данными, вы, возможно, хотите изучить машинное обучение, но беспокоитесь, что это займет слишком много времени. Это вполне объяснимо. Машинное обучение – сложная, многодисциплинарная область, и разные роли требуют разного уровня знаний и навыков. Инженеру по машинному обучению может потребоваться больше времени для изучения своих должностных требований, чем бизнес-аналитику или аналитику данных, но эксперты сходятся во мнении, что для освоения основ требуется не менее шести месяцев.

Конечно, это зависит от нескольких факторов. Продолжайте читать, чтобы узнать о том, как можно изучить машинное обучение, и о некоторых ресурсах, которые помогут ускорить этот процесс.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение (ML) – это одна из самых известных подкатегорий искусственного интеллекта (AI). Эта сложная и многодисциплинарная область может потребовать подготовки в области языков программирования, таких как Python, баз данных, таких как MySQL, и обработки естественного языка (NLP). К числу профессий, требующих навыков машинного обучения, относятся инженеры машинного обучения, специалисты по анализу данных и аналитики бизнес-аналитики (BI).

Машинное обучение часто ассоциируется с программированием на Python и наукой о данных. Контролируемое, неконтролируемое и обучение с подкреплением – это три основные модели алгоритмов машинного обучения. Популярное применение ML в повседневной деятельности включает инструменты распознавания голоса, такие как Siri, списки рекомендаций Amazon или Netflix, и значки вовлечения пользователей на таких платформах, как Instagram и TikTok.

Читайте подробнее о том, что такое машинное обучение и почему вам стоит его изучать.

Что вы можете делать с помощью машинного обучения?

Алгоритмы машинного обучения доминируют в современном Интернете. Веб-сайты собирают информацию на основе всего, что вы делаете в сети, начиная с ваших поисковых запросов и заканчивая предыдущими покупками, сообщениями в социальных сетях и тем, оставляете ли вы товар в корзине. Поскольку алгоритмы ML продолжают оказывать влияние на нашу личную и профессиональную жизнь, все больше компаний используют их для оптимизации процессов и определения пути клиентов и заказчиков. Ниже перечислены несколько наиболее популярных приложений машинного обучения.

• Социальные сети – Meta Platforms (ранее Facebook) была одной из первых известных компаний, которая использовала ML для измерения активности пользователей. Примерами того, как они анализируют статистическую активность, являются их функции вовлечения пользователей, чат-боты и фильтрация контента. Другие ведущие платформы социальных сетей, широко использующие ML, включают Twitter, Pinterest и TikTok.

• Рекомендации продуктов – Если вы когда-либо покупали товар на Amazon или подписывались на потоковый сервис, вы наверняка видели функцию “Вам может понравиться”. Компании, от Apple до Netflix, используют алгоритмы машинного обучения для настройки вашего опыта.

• Обработка естественного языка (NLP) включает в себя текст

Средняя программа обучения машинному обучению длится около шести месяцев, хотя на освоение многочисленных требований для конкретной роли могут уйти годы. Не у всех одинаковый карьерный путь в области ML, поэтому учитывайте свой собственный опыт и набор навыков. Например, новичку может понадобиться обучение основам программирования на Python, в то время как опытный программист может сразу погрузиться в буткемп машинного обучения. Некоторые студенты посещают буткемпы, чтобы учиться с нуля, в то время как другие имеют опыт работы без отрыва от производства, но хотят перейти от одной карьеры к другой.

Основные факторы, влияющие на то, сколько времени вам потребуется для изучения ML, включают:

Ваш предыдущий опыт работы в области науки о данных или анализа данных, если таковой имеется

• Сколько часов в день требуется на обучение ML
• тип обучения (самообучение, обучение по требованию, буткемп или сертификационные программы).
• Слушатели машинного обучения, имеющие опыт программирования, могут иметь преимущество перед теми, у кого его нет, а студенты, преуспевающие в статистике или теории вероятности, могут рассчитывать на более легкое время.

Другие факторы

Если вы начинаете карьеру в области машинного обучения, ваш уровень знаний и опыта может отличаться от уровня многих ваших сокурсников. Подумайте, какие дополнительные навыки и знания вы можете привнести, особенно в области визуализации данных, алгоритмов и того, как ML применяется в повседневной деятельности.

Доступность/ темп обучения

Ваш текущий график работы оказывает заметное влияние на вашу способность изучать ML в определенные сроки. Если студенты, только что окончившие школу, могут посвятить машинному обучению 40 часов в неделю, то занятые профессионалы и те, у кого есть семейные обязанности, могут иметь возможность учиться только неполный рабочий день. Например, курс Python Machine Learning Bootcamp от Noble Desktop можно пройти за несколько месяцев или даже недель, в то время как комплексный сертификат Data Science Certificate занимает более чем в два раза больше времени.

Общая цель

Цель одного студента в освоении машинного обучения может сильно отличаться от цели другого. Некоторые хотят подготовиться к конкретной должности, например, инженера по машинному обучению. Другие предпочитают добавить ML к уже имеющемуся набору навыков, включающему программирование на Python, анализ данных или бизнес-анализ. Помимо имеющегося у вас времени и навыков, которыми вы обладаете, ваша цель обучения ML будет одним из самых важных факторов, влияющих на то, сколько времени вам потребуется для ее достижения.

Карьерный переход

Этот фактор относится только к тем, кто уже работает в сфере, ориентированной на данные. Переход от должности аналитика данных к должности специалиста по данным может быть относительно плавным, как и переход от исследователя машинного обучения к инженеру машинного обучения. Если вы в настоящее время занимаете одну из этих должностей и хотите перейти на работу, в большей степени ориентированную на ML, подумайте о целевом обучении, например, о программе Python Data Science and Machine Learning Bootcamp или Python Machine Learning Bootcamp компании Noble Desktop. Внимательно изучите списки курсов, чтобы найти наиболее подходящий для вас курс.

Уровень сложности, предварительные требования и стоимость

Изучение машинного обучения (ML) может стать делом всей жизни. Сложность изучения этой темы зависит от того, сколько знаний вам необходимо получить и где вы будете их применять.

У вас может возникнуть больше трудностей с изучением ML, если у вас нет опыта работы с алгоритмами или вы плохо знакомы с языками программирования, такими как Python. Рассмотрите возможность изучения этих языков на курсах, где они представлены, или включите их в более широкую программу изучения информатики или науки о данных.

Стоимость обучения машинному обучению варьируется от бесплатного до примерно от $1 895 до $4 495 за буткемп или программу сертификации. Некоторые из этих курсов включают интенсивное обучение ML и могут быть завершены за несколько месяцев или недель.

Посмотрите бесплатный курс машинного обучения онлайн

Не готовы пройти полный курс машинного обучения? Если вы не в состоянии пройти полный курс или получить сертификат, вам стоит обратить внимание на множество бесплатных онлайн-ресурсов, которые вы можете использовать для начала изучения машинного обучения.

Одной из самых важных областей обучения для новичков в машинном обучении является техническое владение бесплатным языком программирования, таким как Python. Если у вас еще нет опыта работы с Python, вам будет полезно узнать о нем больше, прежде чем погрузиться в изучение машинного обучения.

Компания Noble Desktop проводит онлайн-семинар под названием “Введение в основы Python”. На этом бесплатном вводном курсе вы узнаете о практическом использовании Python. Программа обучения проведет начинающих программистов через все этапы работы с Python – от установки Python до написания кода.

Другие бесплатные онлайн-курсы включают “Введение во встроенное машинное обучение” от Edge Impulse, “Искусственный интеллект: Этика и общественные проблемы” от Лундского университета и “Основы науки о данных” от Лондонского университета: Кластеризация K-Means в Python.

Изучайте машинное обучение с помощью практических занятий в Noble Desktop

Компания Noble Desktop предлагает множество буткемпов и сертификатов, посвященных машинному обучению, как в очной форме, так и в режиме онлайн с помощью телеконференций. В некоторых из них основное внимание уделяется Python, в других машинное обучение является частью более широкой программы обучения науке о данных, а в третьих ML входит в программу обучения FinTech. Все буткэмпы и сертификационные программы отличаются небольшими размерами классов для максимального индивидуального внимания со стороны экспертов-преподавателей.

– Программа Noble Data Science Certificate учит участников основам науки о данных, а затем переходит к машинному обучению, Python для автоматизации и языку структурированных запросов (SQL). Этот погружающий сертификат открыт для начинающих; вы можете пересдавать его в течение года без дополнительной оплаты.

– Программисты, уже освоившие Python и его библиотеки для работы с данными, могут пройти обучение машинному обучению в рамках Python Machine Learning Bootcamp. Слушатели могут сэкономить, пройдя этот более короткий курс в рамках программы Data Science Certificate.

– Этот комплексный загрузочный лагерь объединяет те же учебные модули по ML и Python, что и сертификат Data Science Certificate, но не включает загрузочный лагерь по языку структурированных запросов (SQL). Он открыт для начинающих и предназначен для подготовки студентов к работе на начальном уровне в области Python-инженерии или науки о данных.

Для получения более подробной информации о курсах Noble Desktop по науке о данных, включая машинное обучение, ознакомьтесь со всеми их очными и заочными программами по науке о данных.