Рубрики
Без рубрики

Как начать с машиной обучения в 2021 году [RoadMap]

Процесс обучения машины обучения (ML) часто может быть сложной и запутанным. Хорошее большинство … Теги с обучением машины, наукой данных, Python, программированием.

Процесс обучения машины обучения (ML) часто может быть сложной и запутанным. Хорошее большинство ML Enthusianst начинает энергичный только, чтобы сдаться в начале и доверять мне, я знаю, и я был там. Я лично прошел сквозь этот непроходящий процесс не один раз, но трижды.

Я начал обучать машину обучения 5 лет назад. Затем, а затем хорошие ресурсы обучения машин были очень ограничены, и лучшие места для поиска качественных ML ресурсов были на местах, таких как UDIC в течение нескольких дней, когда термин «ML» в основном придумал с термином «науки о данных». После 2 или 3 мл видео я сдался и начал изучать что-то еще. Я снова попробовал 3 года спустя и снова, я сдался.

Но что изменилось в 2021 году? Что ж для начала, я набрал больше опыта в разработке и продолжал улучшать себя и вставлять вам интересную, 5 лет назад мне было 17 лет. Вторая и важная причина относительно того, как я смог погрузиться в машинное обучение, было то, что у меня была хорошая дорожная карта, и сегодня я буду выкладывать вам, моя дорожная карта для начала работы с машиной.

Прежде чем я продолжу, я хотел бы указать несколько фактов:

  • Твердый фон в математике необходим, но не требуется для изучения ML.
  • Хорошее понимание структур данных и алгоритмов необходимо для изучения ML.
  • Сплошной программирующий фон с углубленным знанием концепций программирования – это должен начать с ML.

Теперь, когда это выходит из пути, давайте продолжим.

Python – это ведущий язык программирования в разработке машинного обучения.

ML Разработчики любят Python из-за его доступности и простой несложного синтаксиса.

Хотя другие языки программирования, такие как JavaScript, также получают головы в мире машинного обучения, Python, безусловно, наиболее используемый и наиболее доступный выбор и нахождение хороших ресурсов на основе ML ML CodeBASE не будет затруднено для вас в качестве новичка.

Вот отличный учебник для начала, если вы еще не знаете Python.

Учебный курс Google Machine Carm безусловно, лучший разбойный курс на ML, который я видел до свидания. Он начинается с основных принципов ML и, а также, а также хорошее понимание математики, участвующей в некоторых из основных алгоритмов MLS.

Курс аварий также учит Numpy, Pandas и самое главное Tensorflow Что является удивительной библиотекой для обработки большинства проблем, связанных с машиной, связанными с изучением и упаковками, в него все математики и алгоритмы, необходимые для создания модели ML.

Необязательно, после принятия урока Google Machine Machine Crash, вы также можете взять курс ML Coursera Andrew NG.

Хотя, как уже упоминалось выше, что математика не требуется для изучения машинного обучения, хорошее понимание того, как работают различные математические расчеты в ML, дадут вам преимущество в вашем обучении автобусной машины.

Тем не менее, вам не нужно знать все основные темы математики, поскольку только в память математики используется в машинном обучении, и несколько примеров являются:

  • Алгебра
  • Линейная регрессия
  • вероятность и статистика

Вероятность и статистика составляют огромный кусок машинного обучения математики в большинстве мл библиотек, которые используются для создания моделей, поэтому те темы, где вы будете сосредоточены больше всего вашего времени.

Хан Академия Имеет отличный тренировку на YouTube для этих конкретных тематических тем.

Ноутбуки, такие как Jupyter Ноутбук – это интерактивные многоцелевые инструменты, которые не только позволяют писать и выполнять код, но в то же время анализировать промежуточные результаты, чтобы получить представление при работе над проектом. Проще говоря, они удивительны, и они ускоряют развитие.

Google Collaboratory (Colabs) Это версия Google ноутбука Jupyter. Он создает виртуальную среду, в которой вы можете писать и тестировать свой код, а наилучшая часть состоит в том, что она полностью в сети, и вам не нужно беспокоиться о спецификациях GPU и оборудования.

Обучение того, как использовать ноутбуки – это отличный актив, чтобы в вашем путешествии, когда вы изучаете ML.

Kaggle является крупнейшим в мире сообществом науки о данных с мощными инструментами и ресурсами, которые помогут вам достичь ваших целей науки о данных. Он был создан и поддерживается Google и является отличной платформой для обучения машины обучения на практике.

Kaggle является домом для различных и популярных проектов реального сценария реального мира, которые вы можете работать над тем, чтобы улучшить свои навыки ML и оснастить вас достаточно знаниями, чтобы иметь возможность создавать и понимать наборы данных и модели реальных миров.

Обучение машине обучения никогда не было более проще в любом другом периоде времени, кроме сейчас. Существуют сотни, если нет тысяч учебных материалов, которые часто просто облакают вашей головы и могут заставить вас отказаться от преждевременно, но с хорошей дорожной картой вы можете выучить ML быстрее и главное, вы можете изучить ML правильный путь!

Спасибо за чтение, и я надеюсь, что эта дорожная карта я изложил для вас, поможет вам ориентироваться на облачном пути обучения обучения машине.

Если вам понравилось чтение, пожалуйста, подумайте о том, чтобы следовать за мной здесь на Dev.to, а также в Twitter @ Heyonuoha. Таким образом, вы не пропустите новый контент по темам, как:

  • Веб-разработка (JS и Python)
  • Улучшение как разработчик
  • Машинное обучение
Поддержите меня:

👉 Следите за мной на Twitter 👉 купить мне ☕

Ваше здоровье!!!

Оригинал: “https://dev.to/heyonuoha/how-to-get-started-with-machine-learning-in-2021-roadmap-1h3m”