Betapa Sukarnya Pembelajaran Mesin?

Panduan kerjaya Jurutera Pembelajaran Mesin BrainStation bertujuan untuk membantu anda mengambil langkah pertama ke arah kerjaya yang menguntungkan dalam pembelajaran mesin. Teruskan membaca untuk mengetahui lebih lanjut tentang betapa sukarnya pembelajaran mesin.

Menjadi Jurutera Pembelajaran Mesin

Bercakap dengan Penasihat Pembelajaran untuk mengetahui lebih lanjut tentang cara bootcamp dan kursus kami boleh membantu anda menjadi Jurutera Pembelajaran Mesin.

Dengan mengklik Hantar, anda menerima kami Syarat .

Tidak dapat menyerahkan! Muat semula halaman dan cuba lagi?

Terima kasih!

Kami akan berhubung tidak lama lagi.

Walaupun banyak alat pembelajaran mesin lanjutan sukar digunakan dan memerlukan banyak pengetahuan canggih dalam matematik, statistik dan kejuruteraan perisian lanjutan, pemula boleh melakukan banyak perkara dengan asas, yang boleh diakses secara meluas.

Pelbagai model pembelajaran diselia dan tidak diselia dilaksanakan dalam R dan Python, yang tersedia secara percuma dan mudah untuk disediakan pada komputer anda sendiri, malah model mudah seperti regresi linear atau logistik boleh digunakan untuk melaksanakan tugas pembelajaran mesin yang menarik dan penting.

Untuk menguasai pembelajaran mesin, sesetengah matematik adalah wajib. Algebra linear, statistik dan kebarangkalian membentuk asas pembelajaran mesin. Jika anda mempunyai rancangan serius untuk menyertai kereta muzik pembelajaran mesin, sudah tiba masanya untuk mempelajari matematik sekolah menengah anda.

Selain daripada matematik, analisis data adalah kemahiran penting untuk pembelajaran mesin. Keupayaan untuk memecahkan data untuk memperoleh cerapan dan corak yang berguna membentuk asas pembelajaran mesin. Memuatkan set data yang besar, membersihkannya untuk mengisi data yang hilang, dan menghiris dan memotong set data untuk mencari corak dan korelasi ialah langkah kritikal dalam analisis data.

Walaupun anda bukan jenis orang yang boleh memahami histogram, carta bar, carta garis dan carta pai serta-merta, anda perlu menghargai kuasa visualisasi. Luangkan sedikit masa dengan Microsoft Excel untuk memahami Jadual Pangsi dan pelbagai teknik visualisasi yang tersedia sebagai carta.

Bagaimana untuk Mula Belajar Pembelajaran Mesin

Apabila ia datang kepada pembelajaran mesin, sedikit pengetahuan akan membantu. Pelbagai model pembelajaran diselia dan tidak diselia dilaksanakan dalam R dan Python, yang tersedia secara percuma dan mudah untuk disediakan pada komputer anda sendiri, malah model mudah seperti regresi linear atau logistik boleh digunakan untuk melaksanakan tugas pembelajaran mesin yang menarik dan penting.

Kita harus menyebut bahawa banyak alat yang lebih maju memerlukan pengetahuan mendalam tentang matematik lanjutan, statistik dan kejuruteraan perisian. Beberapa kemahiran utama termasuk pemahaman tentang kebarangkalian dan statistik, algebra linear kompleks dan kalkulus untuk memahami asas pembelajaran mesin dan berfungsi dengan mudah dengan matriks data.

Jika anda akan meneruskan pembelajaran mesin, adalah idea yang baik untuk memulakan dengan konsep matematik utama ini dan beralih kepada aspek pengekodan dari sana. Banyak bahasa yang dikaitkan dengan kecerdasan buatan seperti Python dianggap agak mudah.

Bagi anda yang sudah mahir dengan matematik, langkah seterusnya ialah memilih rangka kerja pembelajaran mesin yang betul. Pada asasnya, terdapat banyak perpustakaan untuk dipilih semasa membina model anda seperti NumPy, Scikit-Learn dan Pandas. Kit alat ini mempunyai pelbagai kesukaran bergantung pada tahap kemajuan projek itu. Cari satu rangka kerja mudah untuk bermula dan berkembang dari sana.