Hvor lang tid tar det vanligvis å lære det grunnleggende om maskinlæring?
Å lære det grunnleggende om maskinlæring er en mangefasettert bestrebelse som varierer betydelig avhengig av flere faktorer, inkludert elevens tidligere erfaring med programmering, matematikk og statistikk, samt intensiteten og dybden i studiet. Vanligvis kan enkeltpersoner forvente å bruke alt fra noen uker til flere måneder på å tilegne seg en grunnleggende forståelse av konsepter for maskinlæring.
Maskinlæring, en undergruppe av kunstig intelligens, innebærer utvikling av algoritmer som lar datamaskiner lære av og ta spådommer eller beslutninger basert på data. Feltet er stort og tverrfaglig, og krever kunnskap innen områder som lineær algebra, kalkulus, sannsynlighet, statistikk og informatikk. For noen som er nye på disse områdene, kan læringskurven være bratt, men med dedikasjon og strukturert læring er det absolutt oppnåelig.
Til å begynne med er en grunnleggende forståelse av programmering viktig, siden maskinlæring innebærer implementering av algoritmer og manipulering av data. Python er det mest populære språket for maskinlæring på grunn av dets enkelhet og de omfattende tilgjengelige bibliotekene, som NumPy, pandaer, scikit-learn, TensorFlow og PyTorch. Hvis en elev allerede er ferdig med Python, trenger de kanskje bare noen få dager til en uke for å gjøre seg kjent med disse bibliotekene på et grunnleggende nivå. For de som er nye innen programmering, kan det ta noen uker til et par måneder å bli komfortabel med Python og maskinlæringsøkosystemet.
Matematikk er en annen kritisk komponent i maskinlæring. Lineær algebra og kalkulus er spesielt viktig fordi de underbygger mange maskinlæringsalgoritmer. For eksempel er forståelse av matriser og vektorer viktig for å forstå hvordan data er representert og manipulert innenfor algoritmer. På samme måte er kalkulus grunnleggende for å forstå optimaliseringsteknikker som brukes i treningsmodeller, for eksempel gradientnedstigning. En elev med en sterk bakgrunn i disse matematiske områdene trenger kanskje bare kort tid for å koble kunnskapen sin til maskinlæringsapplikasjoner. Imidlertid kan de uten denne bakgrunnen kreve flere uker til måneder med studier for å få den nødvendige matematiske innsikten.
Statistikk og sannsynlighetsteori er også viktig, siden de danner grunnlaget for mange maskinlæringskonsepter, som hypotesetesting, distribusjoner og Bayesiansk slutning. Disse konseptene er essensielle for å forstå hvordan algoritmer lager spådommer og hvordan man kan evaluere ytelsen deres. Elever med bakgrunn i statistikk kan raskt forstå disse ideene, mens andre kan trenge ekstra tid til å studere disse emnene.
Når den grunnleggende kunnskapen innen programmering, matematikk og statistikk er etablert, kan elevene begynne å utforske grunnleggende maskinlæringskonsepter og algoritmer. Dette inkluderer forståelse av overvåket læring, uovervåket læring og forsterkende læring, som er de tre hovedtypene for maskinlæring. Veiledet læring involverer treningsmodeller på merkede data, og brukes ofte til oppgaver som klassifisering og regresjon. Uovervåket læring, derimot, omhandler umerkede data og brukes ofte til clustering og dimensjonalitetsreduksjon. Forsterkende læring involverer opplæring av agenter til å ta beslutninger ved å belønne ønsket atferd, og brukes vanligvis i dynamiske miljøer.
En nybegynners reise inn i maskinlæring starter ofte med veiledet læring, gitt dens strukturerte natur og overfloden av tilgjengelige ressurser. Nøkkelalgoritmer å lære inkluderer lineær regresjon, logistisk regresjon, beslutningstrær og støttevektormaskiner. Hver av disse algoritmene har sine egne styrker og svakheter, og å forstå når og hvordan de skal brukes er en kritisk ferdighet. Implementering av disse algoritmene fra bunnen av, samt bruk av dem gjennom biblioteker som scikit-learn, kan bidra til å styrke forståelsen.
I tillegg til å lære om algoritmer, er det viktig å forstå prosessen med å trene og evaluere modeller. Dette innebærer å dele opp data i trenings- og testsett, bruke kryssvalidering for å vurdere modellytelse, og justere hyperparametre for å optimalisere modellnøyaktigheten. I tillegg er det viktig å forstå beregninger som nøyaktighet, presisjon, tilbakekalling, F1-score og ROC-AUC for å evaluere modellens ytelse.
Praktisk erfaring er uvurderlig i læring av maskinlæring. Å jobbe med prosjekter, delta i konkurranser som de på Kaggle og bruke maskinlæring på problemer i den virkelige verden kan i stor grad forbedre forståelsen og ferdighetene. Disse aktivitetene lar elevene møte og løse praktiske utfordringer, som å håndtere manglende data, funksjonsutvikling og modelldistribusjon.
For de som er interessert i å bruke Google Cloud for maskinlæring, er det en fordel å ha kjennskap til cloud computing-konsepter. Google Cloud tilbyr en rekke tjenester og verktøy for maskinlæring, for eksempel Google Cloud AI Platform, TensorFlow på Google Cloud og BigQuery ML. Å forstå hvordan man kan utnytte disse verktøyene kan strømlinjeforme utviklingen og distribusjonen av maskinlæringsmodeller, noe som muliggjør skalerbarhet og integrasjon med andre skytjenester.
Tidslinjen for å lære disse grunnleggende kan variere mye. For noen som studerer deltid mens de jobber eller går på skole, kan det ta flere måneder å bygge en solid forståelse. De som er i stand til å dedikere fulltidsinnsats til læring kan oppnå dette i løpet av noen få uker. Det er imidlertid viktig å erkjenne at læring av maskinlæring er en kontinuerlig prosess. Feltet er i rask utvikling, og å holde seg oppdatert med nye utviklinger og teknikker er avgjørende for alle som forfølger en karriere på dette området.
Andre nyere spørsmål og svar vedr EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Hvor viktig er Python eller andre programmeringsspråkkunnskaper for å implementere ML i praksis?
- Hvorfor er trinnet med å evaluere ytelsen til en maskinlæringsmodell på et separat testdatasett viktig, og hva kan skje hvis dette trinnet hoppes over?
- Hva er den sanne verdien av maskinlæring i dagens verden, og hvordan kan vi skille dens genuine innvirkning fra ren teknologisk hype?
- Hva er kriteriene for å velge riktig algoritme for et gitt problem?
- Hvis man bruker en Google-modell og trener den på sin egen instans, beholder Google forbedringene som er gjort fra treningsdataene?
- Hvordan vet man hvilken ML-modell man skal bruke før man trener den?
- Hva er en regresjonsoppgave?
- Hvordan kan man bytte mellom Vertex AI og AutoML-tabeller?
- Er det mulig å bruke Kaggle til å laste opp økonomiske data og utføre statistiske analyser og prognoser ved å bruke økonometriske modeller som R-squared, ARIMA eller GARCH?
- Kan maskinlæring brukes til å forutsi risiko for koronar hjertesykdom?
Se flere spørsmål og svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning