Koliko je vremena obično potrebno da se nauče osnove strojnog učenja?

Učenje osnova strojnog učenja višestruk je pothvat koji se značajno razlikuje ovisno o nekoliko čimbenika, uključujući učenikovo prethodno iskustvo s programiranjem, matematikom i statistikom, kao i intenzitetu i dubini studijskog programa. Tipično, pojedinci mogu očekivati ​​da će potrošiti od nekoliko tjedana do nekoliko mjeseci na stjecanje temeljnog razumijevanja koncepata strojnog učenja.

Strojno učenje, podskup umjetne inteligencije, uključuje razvoj algoritama koji omogućuju računalima da uče i donose predviđanja ili odluke na temelju podataka. Područje je široko i interdisciplinarno, zahtijeva znanje u područjima kao što su linearna algebra, račun, vjerojatnost, statistika i računalna znanost. Za nekoga tko je nov u ovim područjima, krivulja učenja može biti strma, ali uz predanost i strukturirano učenje, svakako je ostvariva.

Za početak, ključno je osnovno razumijevanje programiranja jer strojno učenje uključuje implementaciju algoritama i manipuliranje podacima. Python je najpopularniji jezik za strojno učenje zbog svoje jednostavnosti i opsežnih dostupnih biblioteka, kao što su NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow i PyTorch. Ako je učenik već vješt u Pythonu, možda će mu trebati samo nekoliko dana do tjedan dana da se upozna s ovim bibliotekama na osnovnoj razini. Za one koji se tek upoznaju s programiranjem, može proći nekoliko tjedana do nekoliko mjeseci da se upoznaju s Pythonom i njegovim ekosustavom strojnog učenja.

Matematika je još jedna kritična komponenta strojnog učenja. Linearna algebra i račun posebno su važni jer podupiru mnoge algoritme strojnog učenja. Na primjer, razumijevanje matrica i vektora važno je za razumijevanje načina na koji se podaci predstavljaju i manipuliraju unutar algoritama. Slično tome, račun je temeljan za razumijevanje tehnika optimizacije koje se koriste u modelima obuke, kao što je gradijentni spust. Učenik s jakim iskustvom u ovim matematičkim područjima može trebati samo kratko vrijeme da poveže svoje znanje s aplikacijama strojnog učenja. Međutim, onima koji nemaju ovo iskustvo može trebati nekoliko tjedana do mjeseci učenja kako bi stekli potrebne matematičke uvide.

Statistika i teorija vjerojatnosti također su od vitalnog značaja jer čine osnovu mnogih koncepata strojnog učenja, kao što su testiranje hipoteza, distribucija i Bayesov zaključak. Ovi su koncepti ključni za razumijevanje načina na koji algoritmi stvaraju predviđanja i kako procijeniti njihovu izvedbu. Učenici s iskustvom u statistici mogu brzo shvatiti ove ideje, dok će drugima možda trebati dodatno vrijeme za proučavanje ovih tema.

Nakon što steknu temeljno znanje o programiranju, matematici i statistici, učenici mogu početi istraživati ​​osnovne koncepte i algoritme strojnog učenja. To uključuje razumijevanje nadziranog učenja, nenadziranog učenja i učenja s pojačanjem, što su tri glavne vrste strojnog učenja. Nadzirano učenje uključuje modele obuke na označenim podacima i obično se koristi za zadatke kao što su klasifikacija i regresija. Učenje bez nadzora, s druge strane, bavi se neoznačenim podacima i često se koristi za grupiranje i smanjenje dimenzionalnosti. Učenje s potkrepljenjem uključuje osposobljavanje agenata za donošenje odluka nagrađivanjem željenih ponašanja, a obično se koristi u dinamičnim okruženjima.

Putovanje početnika u strojno učenje često počinje nadziranim učenjem, s obzirom na njegovu strukturiranu prirodu i obilje dostupnih resursa. Ključni algoritmi koje treba naučiti uključuju linearnu regresiju, logističku regresiju, stabla odlučivanja i vektorske strojeve podrške. Svaki od ovih algoritama ima svoje snage i slabosti, a razumijevanje kada i kako ih primijeniti ključna je vještina. Implementacija ovih algoritama od nule, kao i njihovo korištenje kroz knjižnice poput scikit-learn, može pomoći učvršćivanju razumijevanja.

Osim učenja o algoritmima, važno je razumjeti proces obuke i evaluacije modela. To uključuje dijeljenje podataka u skupove za obuku i testiranje, korištenje unakrsne provjere za procjenu izvedbe modela i podešavanje hiperparametara za optimizaciju točnosti modela. Dodatno, razumijevanje metrika kao što su točnost, preciznost, opoziv, F1 rezultat i ROC-AUC bitno je za procjenu izvedbe modela.

Praktično iskustvo neprocjenjivo je u učenju strojnog učenja. Rad na projektima, sudjelovanje u natjecanjima poput onih na Kaggleu i primjena strojnog učenja na probleme iz stvarnog svijeta mogu uvelike poboljšati razumijevanje i vještine. Ove aktivnosti omogućuju učenicima da se susretnu i riješe praktične izazove, kao što je rješavanje podataka koji nedostaju, inženjering značajki i implementacija modela.

Za one koji su zainteresirani za korištenje Google Clouda za strojno učenje, poznavanje koncepta računalstva u oblaku je korisno. Google Cloud nudi niz usluga i alata za strojno učenje, kao što su Google Cloud AI Platform, TensorFlow na Google Cloudu i BigQuery ML. Razumijevanje kako iskoristiti ove alate može pojednostaviti razvoj i implementaciju modela strojnog učenja, omogućujući skalabilnost i integraciju s drugim uslugama u oblaku.

Vremenski okvir za učenje ovih osnova može uvelike varirati. Nekome tko izvanredno studira dok radi ili ide u školu, može trebati nekoliko mjeseci da izgradi solidno razumijevanje. Oni koji mogu posvetiti puno radno vrijeme učenju mogli bi to postići za nekoliko tjedana. Međutim, važno je prepoznati da je učenje strojnog učenja kontinuirani proces. Područje se brzo razvija, a biti u tijeku s novim razvojem i tehnikama ključan je za svakoga tko teži karijeri u ovom području.

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

• Spomenuli ste mnoge vrste algoritama poput linearne regresije, stabla odlučivanja. Jesu li to sve neuronske mreže?
• Koje su metrike procjene izvedbe modela?
• Što je linearna regresija?
• Je li moguće kombinirati različite ML modele i izgraditi master AI?
• Koji su neki od najčešćih algoritama koji se koriste u strojnom učenju?
• Kako izraditi verziju modela?
• Kako primijeniti 7 koraka ML-a u kontekstu primjera?
• Kako se strojno učenje može primijeniti na podatke o građevinskim dozvolama?
• Zašto su AutoML tablice ukinute i što ih nasljeđuje?
• Koji je zadatak tumačenja crteža koje crtaju igrači u kontekstu umjetne inteligencije?

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

Još pitanja i odgovora:

• Polje: Umjetna inteligencija
• Program: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (idite na program certifikacije)
• Lekcija: Uvod (idi na povezanu lekciju)
• Tema: Što je strojno učenje (idi na srodnu temu)