Как проникнуть в машинное обучение за 11 шагов

12 августа 2021 г.

Машинное обучение — это область компьютерных наук, связанная с анализом данных, и это может быть ценным знанием для профессионалов в самых разных отраслях. Вы можете проникнуть в машинное обучение, получив формальное образование или даже самостоятельно. Если вы заинтересованы в этой области, вы можете узнать больше о шагах, которые могут помочь вам узнать, попрактиковаться и получить работу в области машинного обучения. В этой статье мы обсудим 11 шагов, которые помогут вам окунуться в машинное обучение, даже если у вас нет знаний по математике или информатике.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это область компьютерных наук, которая включает обучение компьютеров анализу данных. В машинном обучении инженер инструктирует компьютер собирать и интерпретировать данные с помощью алгоритмов. Затем компьютер делает абстракции данных, чтобы делать прогнозы на основе этих данных. Абстракция данных означает сведение данных к их базовым или существенным качествам и сокрытие несущественных деталей. Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта.

Как проникнуть в машинное обучение

Вот 11 шагов, которые помогут вам начать работать с машинным обучением:

1. Изучите основные математические навыки

Машинное обучение требует понимания нескольких областей математики. Если вы не знакомы с линейной алгеброй, статистикой, вероятностями и многомерным исчислением, возможно, стоит изучить этот материал. Несмотря на то, что не существует строгого требования к углубленному изучению всех этих типов математики, они могут принести вам пользу, когда вы начнете заниматься машинным обучением. Вы можете изучать эту математику, используя онлайн или физические книги, видео и статьи. Вы также можете рассмотреть возможность найма репетитора или посещения виртуальных или личных курсов.

2. Изучите базовые навыки информатики

Если у вас нет опыта программирования, возможно, стоит освоить базовые навыки кодирования. Как и в случае с математикой, вы можете попытаться научиться программировать самостоятельно или посещать учебные программы. Также может быть хорошей идеей попрактиковаться в написании собственного кода, а не только изучать теорию. Практика может помочь вам запомнить и применить полученную информацию.

3. Получите все необходимые степени

В зависимости от работы, на которую вы претендуете, может потребоваться наличие высшего образования. Не для всех профессий в области машинного обучения требуется ученая степень, и вы можете доказать свои навыки альтернативными способами, такими как портфолио проектов или участие в конкурсах. Если интересующая вас работа требует степени, рассмотрите возможность получения степени в области науки о данных или компьютерной инженерии, хотя другие области в смежных областях также могут быть полезны.

Вы можете получить степень, когда начнете изучать машинное обучение в свободное время. Для некоторых из этих степеней курсовая работа и базовые знания в области машинного обучения могут пересекаться.

4. Изучите язык программирования

Языки программирования — это средство общения с компьютерами, которое могут понять и люди, и компьютеры. Подобно устным и письменным языкам, языки программирования имеют свои собственные правила грамматики и синтаксиса. Наиболее часто используемый язык программирования в машинном обучении — Python. Если вы хотите работать в области машинного обучения, многие вакансии, скорее всего, потребуют от вас программирования с использованием Python, хотя знание других языков, таких как Java, C++ или R, также может быть полезным.

5. Узнайте подробности о машинном обучении

В машинном обучении вы обычно работаете с такими понятиями, как фреймворки глубокого обучения и библиотеки алгоритмов. Например, Scikit-learn — это библиотека классических алгоритмов машинного обучения. Вам может быть полезно изучить эти алгоритмы, поскольку они распространены в машинном обучении. Вы также можете узнать о других библиотеках обработки данных, таких как NumPy и SciPy.

6. Практика с существующими наборами данных

В Интернете доступны бесплатные наборы данных, которые можно использовать для практики машинного обучения. Используя ранее собранные данные, вы можете сосредоточиться на применении того, что вы узнали, без трудоемких этапов сбора данных. Вы можете выбрать данные для различных качеств данных, с которыми можно практиковаться.

Примеры качеств, которые вы можете выбрать, включают количество экземпляров, которые представляют собой наборы информации в данный момент времени, например медицинские записи. Атрибуты — это еще одно качество, которое вы можете выбрать, такие как дескрипторы, такие как даты или возраст.

7. Работайте над своими проектами и создавайте портфолио

Когда вы освоитесь в работе с существующими данными, вы сможете начать собирать свои собственные. После того, как вы соберете свои данные, вы можете очистить их и использовать так же, как и существующие наборы данных, с которыми вы практиковались ранее. Со временем вы можете увеличить портфолио достижения, чтобы показать потенциальным работодателям или клиентам, чтобы подчеркнуть свои навыки.

8. Присоединяйтесь к сообществу и посещайте конференции

Вы можете участвовать в онлайн-форумах, группах в социальных сетях и чатах с другими людьми, интересующимися машинным обучением. Эти места дают вам возможность общаться с другими людьми из любой точки мира и делиться опытом и советами. Профессиональные конференции также позволяют вам развивать свои навыки, особенно узнавая о последних разработках в этой области. На конференциях у вас также может быть возможность встретиться с другими профессионалами, которые могут помочь вам с профессиональным общением или с которыми вы можете связаться, когда столкнетесь с проблемой.

9. Развивайте свои коммуникативные навыки

Даже если вы учитесь обучать компьютеры, вы также можете работать и общаться с людьми, чтобы проникнуть в машинное обучение. Например, есть большая вероятность, что вы сможете пройти собеседование лично, по телефону или через Интернет, чтобы получить работу. Если у вас есть работа, вам часто приходится работать с командой.

Возможно, вам придется объяснить сложные концепции членам вашей команды, особенно если они не имеют опыта работы в области компьютерных наук, и выслушать их цели и отзывы. Если проблема возникает во время вашей работы, вам также может потребоваться сообщить причину и объяснить решение и предполагаемые сроки решения проблемы.

10. Подготовьте заявку

Когда вы найдете работу по машинному обучению, на которую хотели бы подать заявку, вы можете настроить свое резюме, чтобы выделить навыки, которые лучше всего соответствуют его требованиям. Например, если вакансия, на которую вы претендуете, требует практических знаний определенного языка программирования, вы можете выделить время, когда вы использовали этот язык. Возможно, будет полезно подчеркнуть ваш практический опыт, который поможет вам отличиться от соискателей, чьи знания в основном теоретические. Вы также можете включить информацию о наиболее впечатляющих проектах в вашем портфолио, подробно описав характеристики каждого из них.

11. Собеседование на работу

Собеседование при приеме на работу по машинному обучению может состоять из нескольких частей. У вас может быть стандартное собеседование один на один или групповое собеседование, где и у вас, и у интервьюера есть возможность задавать вопросы. Возможно, вам потребуется описать конкретные технические знания, чтобы продемонстрировать свой уровень понимания. Кроме того, вам может понадобиться объяснить, как вы будете подходить к конкретной проблеме или проекту.

Другая часть собеседования может заключаться в демонстрации ваших технических навыков. Вам может понадобиться создать код с помощью клавиатуры или записать его физически. Помимо демонстрации качества кода, который вы пишете, вы также можете использовать это как возможность обсудить свой мыслительный процесс и то, как вы будете решать любые проблемы, возникающие в коде.

Обратите внимание, что ни один из продуктов, упомянутых в этой статье, не связан с компанией Indeed.