6 técnicas para me ajudar a estudar estágio de máquina cinco dias por semana

6 técnicas para me ajudar a estudar estágio de máquina cinco dias por semana

Graças à ciência do estágio de máquina, os computadores agora podem aprender sem programação explícita. Uma das tecnologias mais fascinantes que você já encontrou é o estágio de máquina (ML). Dá ao computador a capacidade de aprender, o que, porquê o nome sugere, o torna mais humano. Há muito mais lugares do que aparenta onde o estágio de máquina está sendo usado ativamente.

A disciplina de ciência de dados em rápido propagação inclui o estágio de máquina porquê um elemento-chave. Em projetos de mineração de dados, os algoritmos são ensinados a gerar classificações ou previsões e encontrar insights significativos. Esses insights orientam a tomada de decisões dentro de programas e organizações para influenciar os principais KPIs de propagação. Os Cientistas de Dados estão em demanda crescente à medida que o Big Data continua a evoluir e prosperar. Espera-se que eles ajudem a ordenar as questões de negócios mais relevantes e as informações necessárias para respondê-las.

• Reduza o escopo da pesquisa:

O estágio de máquina é muito diversificado. Há codificação, verosimilhança, estatística, conhecimento, algoritmos e muitos recursos de estágio. O oposto de ter opções é ter muitas. Estabeleça um currículo se você levar a sério o estágio. Faça uma lição sobre Great Learning, comece com disciplina acadêmica ou código, passe uma semana sem formato e acompanhe em vez de passar semanas debatendo se você deve aprender Python ou R.

• entender pré-requisitos

Se você for um gênio, pode iniciar o ML imediatamente. No entanto, você geralmente precisa de conhecimento imprescindível, porquê álgebra linear, álgebra multivariada, estatística e Python. E não se preocupe se você não os conhece! Você não precisa de um doutorado nesses assuntos para iniciar, mas precisa de conhecimentos básicos.

• Aprenda Estudo Multivariada e Álgebra Linear:

O estágio de máquina usa cálculos multivariados e álgebra linear. No entanto, quanto disso você precisa depende de sua posição porquê pesquisador de dados. Uma vez que existem inúmeras bibliotecas gerais acessíveis, você não se concentrará tanto na matemática quanto se interessará mais pelo estágio de máquina. No entanto, porquê muitos algoritmos de ML precisam ser implementados do zero, o estudo de álgebra linear e cálculos multivariados é crucial se você deseja se concentrar na pesquisa e desenvolvimento de estágio de máquina.

No estágio de máquina, os dados são incrivelmente importantes. Uma vez que profissional de ML, você gasta tapume de 80% do seu tempo coletando e limpando dados. E o estudo da estatística lida com a coleta, avaliação e apresentação de dados. Não surpreendentemente, você precisará dominar vários conceitos estatísticos básicos, porquê retorno, teste de hipóteses, distribuições de verosimilhança e significância estatística. Ou por outra, o Pensamento Bayesiano, que aborda ideias porquê Verosimilhança Condicional, Prioridades, Posteriores, Máxima Verossimilhança, etc., é um componente crucial do ML.

O campo do estágio de máquina é rico e diversificado e continuará a crescer nos próximos anos. Por justificação disso, há uma boa chance de você permanecer desorientado e perder a atenção enquanto estuda. Para evitar isso, você precisa definir metas claras antes de usar o estágio de máquina. Isso pode ajudá-lo a permanecer no caminho perceptível, seguir em frente e evitar perda de tempo. Você pode considerar as ferramentas, os problemas que deseja resolver com o estágio de máquina, o setor da indústria em que se concentra etc. Você pode usá-los porquê uma bússola para entender o estágio de máquina. Entenda melhor as táticas de estágio de máquina com o Great Learning’s Curso gratuito de estágio de máquina.

• Desenvolva suas habilidades de programação:

Aprender uma linguagem de programação pode parecer um processo difícil e demorado, mas isso pode ser dissemelhante. O truque é escolher uma linguagem de computação porquê Python ou R que seja popular, fácil de aprender e comumente usada para estudo de dados e estágio de máquina. Você pode fazer um curso de estágio de máquina se precisar se familiarizar com a linguagem de programação e porquê usá-la no estágio de máquina. Você pode aprender a gerar algoritmos de estágio de máquina somente fazendo esses cursos, que usam conceitos porquê retorno e modelagem de séries temporais.

• Realizar estudo exploratória de dados

A estudo exploratória de dados analisa um conjunto de dados para identificar padrões, correlações de recursos e sinais que podem ser usados ​​para erigir modelos preditivos. Você pode estimar se os dados podem fornecer sinais relevantes para a geração de produtos de dados executando esta estudo para ver porquê você pode melhorar seus produtos. Ele também entende o comportamento do usuário e a interface do usuário. Essa é uma das habilidades cruciais para cientistas de dados iniciantes e também pode envolver alguma modelagem ligeiro para ajudá-lo a estimar a prestígio de diferentes variáveis ​​em conjuntos de dados.

• Descubra diferentes conceitos de ML:

Agora você pode iniciar a aprender ML depois de concluir os pré-requisitos. É melhor iniciar com o imprescindível antes de passar para um material mais avançado. Algumas das ideias básicas do ML são:

1. A terminologia usada no estágio de máquina

Um padrão é uma representação derivada de dados usando uma técnica de estágio de máquina, e uma hipótese é outro nome para um padrão.

Um recurso é uma propriedade específica e mensurável dos dados. Um vetor de recursos pode descrever convenientemente uma coleção de recursos numéricos e o padrão recebe vetores de recursos porquê dados de ingressão. Por exemplo, características porquê cor, odor, sabor, etc. podem ser usadas para prever uma fruta.

Uma variável de fado, geralmente chamada de rótulo, é o valor previsto de nosso padrão. Para o exemplo de fruta na seção de recursos, o rótulo para cada conjunto de ingressão seria o nome da fruta, por exemplo B. maçã, laranja, banana, etc.

1. Uma vez que o estágio de máquina é praticado?

Coleta, integração, limpeza e pré-processamento de dados levam mais tempo no ML. Pratique isso, pois grandes quantidades de dados geralmente não são confiáveis ​​e você precisa de informações de subida qualidade. Logo é cá que você vai passar a maior secção do seu tempo!

Estude modelos diferentes e depois pratique em conjuntos de dados reais. Isso ajudará você a desenvolver sua percepção para os modelos que funcionam muito em cenários específicos.

Além dessas medidas, é importante entender porquê interpretar os resultados usando diferentes modelos. Compreender as diferentes variáveis ​​de ajuste e técnicas de regularização usadas em diferentes modelos ajudaria. Great Learning’s pode ajudá-lo a entender melhor essas técnicas Curso de Redes Neurais.

Conclusões:

O concepção de estágio de máquina está evoluindo em um mundo onde quase todas as tarefas que costumavam ser manuais agora são automatizadas. Uma das características mais distintivas da revolução é a democratização das ferramentas e processos de computador. Vários algoritmos de estágio de máquina estão disponíveis hoje, alguns dos quais podem ajudar os computadores a aprender a se tornarem mais inteligentes e se tornarem mais humanos.

Vivemos em uma quadra em que a tecnologia está em regular evolução e, observando porquê os computadores mudaram ao longo do tempo, podemos prever o que acontecerá no horizonte. Os cientistas de dados desenvolveram máquinas sofisticadas de processamento de dados nos últimos cinco anos, integrando perfeitamente métodos de ponta. Os resultados são surpreendentes.