Koliko je obično potrebno za učenje osnova mašinskog učenja?

Učenje osnova mašinskog učenja je višestruki poduhvat koji značajno varira u zavisnosti od nekoliko faktora, uključujući prethodno iskustvo učenika sa programiranjem, matematikom i statistikom, kao i intenzitet i dubinu studijskog programa. Obično pojedinci mogu očekivati ​​da će provesti od nekoliko sedmica do nekoliko mjeseci stjecajući temeljno razumijevanje koncepata mašinskog učenja.

Mašinsko učenje, podskup umjetne inteligencije, uključuje razvoj algoritama koji omogućavaju kompjuterima da uče i donose predviđanja ili odluke na osnovu podataka. Područje je ogromno i interdisciplinarno, zahtijeva znanje u oblastima kao što su linearna algebra, račun, vjerovatnoća, statistika i informatika. Za nekoga ko je novi u ovim oblastima, kriva učenja može biti strma, ali uz posvećenost i strukturirano učenje, to je svakako ostvarivo.

Za početak, temeljno razumijevanje programiranja je od suštinskog značaja, jer mašinsko učenje uključuje implementaciju algoritama i manipulaciju podacima. Python je najpopularniji jezik za mašinsko učenje zbog svoje jednostavnosti i opsežnih dostupnih biblioteka, kao što su NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow i PyTorch. Ako učenik već poznaje Python, možda će mu trebati samo nekoliko dana do sedmica da se upozna sa ovim bibliotekama na osnovnom nivou. Za one koji su novi u programiranju, može proći nekoliko sedmica do nekoliko mjeseci da se osposobe za Python i njegov ekosistem mašinskog učenja.

Matematika je još jedna kritična komponenta mašinskog učenja. Linearna algebra i račun su posebno važni jer su u osnovi mnogih algoritama mašinskog učenja. Na primjer, razumijevanje matrica i vektora je važno za razumijevanje načina na koji su podaci predstavljeni i kojima se manipulira unutar algoritama. Slično tome, račun je fundamentalan za razumijevanje tehnika optimizacije koje se koriste u modelima obuke, kao što je gradijentni pad. Učeniku sa jakim iskustvom u ovim matematičkim oblastima može biti potrebno samo kratko vrijeme da poveže svoje znanje s aplikacijama za strojno učenje. Međutim, onima bez ove pozadine može biti potrebno nekoliko sedmica ili mjeseci učenja da bi stekli potrebne matematičke uvide.

Statistika i teorija vjerovatnoće su također od vitalnog značaja, jer čine osnovu mnogih koncepata mašinskog učenja, kao što su testiranje hipoteza, distribucije i Bayesovo zaključivanje. Ovi koncepti su od suštinskog značaja za razumijevanje kako algoritmi predviđaju i kako procijeniti njihov učinak. Učenici sa iskustvom u statistici mogu brzo shvatiti ove ideje, dok će drugima možda trebati dodatno vrijeme da prouče ove teme.

Kada se uspostavi osnovno znanje iz programiranja, matematike i statistike, učenici mogu početi istraživati ​​osnovne koncepte i algoritme mašinskog učenja. Ovo uključuje razumijevanje učenja pod nadzorom, učenje bez nadzora i učenje s pojačanjem, što su tri glavna tipa mašinskog učenja. Nadzirano učenje uključuje modele obuke na označenim podacima i obično se koristi za zadatke kao što su klasifikacija i regresija. Učenje bez nadzora se, s druge strane, bavi neoznačenim podacima i često se koristi za grupisanje i smanjenje dimenzionalnosti. Učenje s pojačanjem uključuje obuku agenata za donošenje odluka nagrađivanjem željenog ponašanja i obično se koristi u dinamičnim okruženjima.

Početničko putovanje u mašinsko učenje često počinje učenjem pod nadzorom, s obzirom na njegovu strukturiranu prirodu i obilje dostupnih resursa. Ključni algoritmi za učenje uključuju linearnu regresiju, logističku regresiju, stabla odlučivanja i mašine za podršku vektorima. Svaki od ovih algoritama ima svoje snage i slabosti, a razumijevanje kada i kako ih primijeniti je ključna vještina. Implementacija ovih algoritama od nule, kao i njihovo korištenje kroz biblioteke kao što je scikit-learn, može pomoći učvršćivanju razumijevanja.

Pored učenja o algoritmima, važno je razumjeti proces obuke i evaluacije modela. Ovo uključuje dijeljenje podataka u skupove za obuku i testiranje, korištenje unakrsnog provjere za procjenu performansi modela i podešavanje hiperparametara za optimizaciju tačnosti modela. Osim toga, razumijevanje metrike kao što su tačnost, preciznost, opoziv, F1-skor i ROC-AUC je od suštinskog značaja za procjenu performansi modela.

Praktično iskustvo je neprocjenjivo u učenju mašinskog učenja. Rad na projektima, učešće u takmičenjima kao što su ona na Kaggleu i primena mašinskog učenja na probleme u stvarnom svetu mogu uveliko poboljšati razumevanje i veštinu. Ove aktivnosti omogućavaju učenicima da se susreću i riješe praktične izazove, kao što su rješavanje nedostajućih podataka, inženjering karakteristika i implementacija modela.

Za one koji su zainteresovani da koriste Google Cloud za mašinsko učenje, poznavanje koncepta računarstva u oblaku je od koristi. Google Cloud nudi niz usluga i alata za mašinsko učenje, kao što su Google Cloud AI Platform, TensorFlow na Google Cloud-u i BigQuery ML. Razumijevanje kako iskoristiti ove alate može pojednostaviti razvoj i implementaciju modela strojnog učenja, omogućavajući skalabilnost i integraciju s drugim uslugama u oblaku.

Vremenski okvir za učenje ovih osnova može uvelike varirati. Za nekoga ko studira sa skraćenim radnim vremenom dok radi ili pohađa školu, može biti potrebno nekoliko mjeseci da stekne čvrsto razumijevanje. Oni koji su u stanju da puno radno vrijeme posvete učenju mogli bi to postići za nekoliko sedmica. Međutim, važno je prepoznati da je učenje strojnog učenja kontinuiran proces. Oblast se brzo razvija, a praćenje novih dostignuća i tehnika je od suštinskog značaja za svakoga ko želi karijeru u ovoj oblasti.

Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:

• Google Cloud Machine Learning sada nosi naziv Vertex AI. Koja je sada razlika?
• Koje su metrike procjene učinka modela?
• Šta je linearna regresija?
• Da li je moguće kombinovati različite ML modele i izgraditi master AI?
• Koji su neki od najčešćih algoritama koji se koriste u mašinskom učenju?
• Kako napraviti verziju modela?
• Kako primijeniti 7 koraka ML-a u kontekstu primjera?
• Kako se mašinsko učenje može primijeniti na podatke o građevinskim dozvolama?
• Zašto su AutoML tabele ukinute i šta ih slijedi?
• Koji je zadatak tumačenja crteža koje su igrači nacrtali u kontekstu AI?

Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning

Više pitanja i odgovora:

• Polje: Umjetna inteligencija
• program: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (idite na program sertifikacije)
• Lekcija: Uvod (idi na srodnu lekciju)
• Tema: Šta je mašinsko učenje (idi na srodnu temu)