Jak dlouho obvykle trvá naučit se základy strojového učení?
Naučit se základy strojového učení je mnohostranné úsilí, které se výrazně liší v závislosti na několika faktorech, včetně předchozí zkušenosti studenta s programováním, matematikou a statistikou, stejně jako na intenzitě a hloubce studijního programu. Jednotlivci mohou obvykle očekávat, že stráví kdekoli od několika týdnů do několika měsíců získáním základních znalostí o konceptech strojového učení.
Strojové učení, podmnožina umělé inteligence, zahrnuje vývoj algoritmů, které umožňují počítačům učit se a předpovídat nebo rozhodovat na základě dat. Pole je rozsáhlé a interdisciplinární, vyžaduje znalosti v oblastech, jako je lineární algebra, počet, pravděpodobnost, statistika a informatika. Pro někoho nového v těchto oblastech může být křivka učení strmá, ale s nasazením a strukturovaným učením je určitě dosažitelná.
Pro začátek je nezbytné základní porozumění programování, protože strojové učení zahrnuje implementaci algoritmů a manipulaci s daty. Python je nejoblíbenější jazyk pro strojové učení díky své jednoduchosti a rozsáhlým dostupným knihovnám, jako je NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow a PyTorch. Pokud je student již zběhlý v Pythonu, může mu stačit několik dní až týden, aby se s těmito knihovnami seznámil na základní úrovni. Těm, kteří začínají s programováním, může trvat několik týdnů až měsíců, než se s Pythonem a jeho ekosystémem strojového učení sžijí.
Matematika je další důležitou součástí strojového učení. Lineární algebra a počet jsou zvláště důležité, protože jsou základem mnoha algoritmů strojového učení. Například pochopení matic a vektorů je důležité pro pochopení toho, jak jsou data reprezentována a manipulována v rámci algoritmů. Podobně je kalkul základem pro pochopení optimalizačních technik používaných v trénovacích modelech, jako je gradientní klesání. Student se silným zázemím v těchto matematických oblastech může potřebovat jen krátký čas, aby propojil své znalosti s aplikacemi strojového učení. Ti, kteří nemají toto vzdělání, však mohou vyžadovat několik týdnů až měsíců studia, aby získali potřebné matematické poznatky.
Statistika a teorie pravděpodobnosti jsou také zásadní, protože tvoří základ mnoha konceptů strojového učení, jako je testování hypotéz, distribuce a Bayesovské vyvozování. Tyto koncepty jsou nezbytné pro pochopení toho, jak algoritmy vytvářejí předpovědi a jak hodnotit jejich výkon. Studenti se statistikou mohou tyto myšlenky rychle pochopit, zatímco jiní mohou potřebovat více času na prostudování těchto témat.
Jakmile budou základní znalosti v oblasti programování, matematiky a statistiky stanoveny, studenti mohou začít zkoumat základní koncepty a algoritmy strojového učení. To zahrnuje porozumění učení pod dohledem, učení bez dozoru a posílení učení, což jsou tři hlavní typy strojového učení. Učení pod dohledem zahrnuje trénovací modely na označených datech a běžně se používá pro úkoly, jako je klasifikace a regrese. Učení bez dozoru se na druhé straně zabývá neoznačenými daty a často se používá pro shlukování a redukci rozměrů. Posílené učení zahrnuje školení agentů, aby se rozhodovali odměňováním za žádoucí chování, a obvykle se používá v dynamických prostředích.
Cesta začátečníka ke strojovému učení často začíná učením pod dohledem, vzhledem k jeho strukturované povaze a množství dostupných zdrojů. Mezi klíčové algoritmy, které je třeba se naučit, patří lineární regrese, logistická regrese, rozhodovací stromy a podpůrné vektorové stroje. Každý z těchto algoritmů má své silné a slabé stránky a pochopení, kdy a jak je použít, je kritickou dovedností. Implementace těchto algoritmů od nuly, stejně jako jejich používání prostřednictvím knihoven, jako je scikit-learn, může pomoci upevnit porozumění.
Kromě učení o algoritmech je důležité porozumět procesu trénování a vyhodnocování modelů. To zahrnuje rozdělení dat do školicích a testovacích sad, použití křížové validace k posouzení výkonnosti modelu a ladění hyperparametrů pro optimalizaci přesnosti modelu. Kromě toho je pro vyhodnocení výkonnosti modelu nezbytné porozumění metrikám, jako je přesnost, přesnost, vyvolání, F1-skóre a ROC-AUC.
Praktické zkušenosti jsou při učení strojového učení neocenitelné. Práce na projektech, účast v soutěžích, jako jsou ty na Kaggle, a aplikace strojového učení na problémy reálného světa mohou výrazně zlepšit porozumění a dovednosti. Tyto aktivity umožňují studentům setkat se a řešit praktické problémy, jako je řešení chybějících dat, inženýrství funkcí a nasazení modelu.
Pro zájemce o používání Google Cloud pro strojové učení je znalost konceptů cloud computingu přínosná. Google Cloud nabízí řadu služeb a nástrojů pro strojové učení, jako je Google Cloud AI Platform, TensorFlow na Google Cloud a BigQuery ML. Pochopení toho, jak tyto nástroje využít, může zefektivnit vývoj a nasazení modelů strojového učení, což umožní škálovatelnost a integraci s dalšími cloudovými službami.
Časová osa pro osvojení těchto základů se může značně lišit. Pro někoho, kdo studuje na částečný úvazek a přitom pracuje nebo navštěvuje školu, může trvat několik měsíců, než si vytvoří solidní porozumění. Ti, kteří jsou schopni věnovat učení na plný úvazek, toho mohou dosáhnout za několik týdnů. Je však důležité si uvědomit, že učení strojového učení je nepřetržitý proces. Obor se rychle vyvíjí a udržet si aktuální informace o novém vývoji a technikách je nezbytné pro každého, kdo se v této oblasti věnuje kariéře.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Co je lineární regrese?
- Je možné kombinovat různé modely ML a postavit mistrovskou AI?
- Jaké jsou některé z nejběžnějších algoritmů používaných ve strojovém učení?
- Jak vytvořit verzi modelu?
- Jak aplikovat 7 kroků ML v kontextu příkladu?
- Jak lze strojové učení aplikovat na data stavebních povolení?
- Proč byly tabulky AutoML ukončeny a co je následuje?
- Co je úkolem interpretace čmáranic nakreslených hráči v kontextu umělé inteligence?
- Když se v materiálech ke čtení mluví o „výběru správného algoritmu“, znamená to, že v podstatě všechny možné algoritmy již existují? Jak víme, že algoritmus je „správný“ pro konkrétní problém?
- Jaké jsou hyperparametry používané ve strojovém učení?
Další otázky a odpovědi naleznete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning