Rate this post

machine learning là sức mạnh mới của ngành CNTT. Đó là khoa học về việc hoàn thành công việc với sự trợ giúp của máy móc thông minh. Nó là một khái niệm trong đó máy tính sử dụng một tập hợp các thuật toán và kỹ thuật để đưa ra quyết định và dự đoán từ dữ liệu có sẵn.

Các bài viết liên quan:

Machine learning đang thay đổi thế giới. Nó đang được sử dụng trong một số lĩnh vực như khoa học, chăm sóc sức khỏe, sản xuất, bán lẻ, viễn thông, v.v.

Hãy nhanh chóng kiểm tra cách tốt nhất để bắt đầu với machine learning.

Các bước để học machine learning

Hãy cùng khám phá cách dễ nhất để học machine learning theo các bước:

cách tốt nhất để học machine learning

Bắt đầu với Kiến thức Cơ bản về Toán học

Cần có một nền tảng vững chắc về toán học để bắt đầu hành trình của bạn trong lĩnh vực machine learning. Điều này giúp hiểu rõ hơn về các thuật toán machine learning.

Các khái niệm chính cần đề cập trong toán học là:

  1. Linear algebra

Đại số tuyến tính có thể là một lĩnh vực toán học phụ liên quan đến vectơ, ma trận và các phép biến đổi tuyến tính. Đó là nền tảng quan trọng đối với lĩnh vực machine learning, từ các ký hiệu sẽ không mô tả hoạt động của các thuật toán đến việc triển khai các thuật toán trong mã. Điều này giúp biểu diễn dữ liệu dưới dạng phương trình tuyến tính.

Tìm hiểu các khái niệm về đại số, căn, phương trình tuyến tính đồ họa, cách thực hiện các phép toán trên hệ số góc, tính toán, phân tích ma trận, v.v.

Đại số thực sự được sử dụng để tìm biến số trong cuộc sống thực và giải quyết chúng. Nó được sử dụng trong các hệ thống khuyến nghị và nhận dạng khuôn mặt. Việc biểu diễn dữ liệu được thực hiện nhờ sự trợ giúp của các ma trận đã học trong đại số tuyến tính.

Xem thêm Các ứng dụng của Machine Learning trong thực tế

  1. Calculus

Cực đại & Cực tiểu, Hàm của đơn và nhiều biến, và đạo hàm riêng là một số chủ đề quan trọng của giải tích cần đề cập. Nó được sử dụng để nghiên cứu các biến và cách chúng thay đổi.

Kiến thức về giải tích là cần thiết để xây dựng nhiều kỹ thuật và ứng dụng machine learning.

Ví dụ: – Bạn sẽ cần tính toán các dẫn xuất và độ dốc để tối ưu hóa các mô hình.

  1. Probability

Xác suất có thể là một lĩnh vực toán học định lượng sự không chắc chắn. Không thể phủ nhận đây là một trụ cột của lĩnh vực machine learning và rất nhiều người khuyên rằng nó là một chủ đề tiên quyết để xem xét trước khi bắt đầu. Đây là lĩnh vực toán học quan trọng để thu thập và phân tích dữ liệu trong lĩnh vực machine learning.

Khái niệm xác suất là, nó là thước đo khả năng xảy ra một sự kiện. Bạn cần có được những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu có sẵn và cho mục đích này, bạn cần hiểu về xác suất.

Thông thường, xác suất và thống kê là một cái gì đó mà bạn cần phải nghiên cứu cùng nhau. Cần có sự kết hợp của cả hai kỹ năng này để trở thành chuyên gia machine learning vì chúng cung cấp cho bạn kiến ​​thức về loại phân tích dữ liệu nào là cần thiết.

Statistics

Các kỹ thuật và phương pháp thống kê là cần thiết để xử lý dữ liệu. Nó được chia thành hai loại:

  1. Descriptive Statistics

Cần có thống kê mô tả để mô tả và tóm tắt dữ liệu có sẵn bên mình để bạn có thể đưa ra quyết định về loại công cụ phân tích dữ liệu nào có thể được sử dụng để diễn giải kết quả.

Các chủ đề cần đề cập trong thống kê mô tả là – Xu hướng trung tâm, Phân phối chuẩn, Độ biến thiên và Phân bố lấy mẫu.

  1. Inferential Statistics

Thống kê suy luận giúp bạn rút ra suy luận và kết luận sau khi phân tích dữ liệu. Các chủ đề bạn sẽ phải nghiên cứu để đưa ra kết luận là – Ước tính, Kiểm tra giả thuyết, ANOVA, Tương quan, Hồi quy, v.v. Kỹ thuật này được áp dụng trên một mẫu nhỏ hơn và ngụ ý nó cho nhóm lớn hơn.

Xem thêm Data mining so với machine learning

Thuật toán machine learning

Các thuật toán ML được tích hợp machine learning có thể học và đưa ra dự đoán từ dữ liệu. Chúng được chia thành 3 nhóm:

  1. Học tập có giám sát

học có giám sát – thuật toán Ml

Một mô hình được chuẩn bị với sự trợ giúp của dữ liệu có sẵn (giá trị đã biết / được gắn nhãn) và các dự đoán được thực hiện trên cơ sở của mô hình. Nếu dự đoán sai, mô hình sẽ được cập nhật và các dự đoán sẽ được sửa chữa. Quá trình này tiếp tục cho đến khi mô hình đạt được mức độ chính xác mong muốn trên dữ liệu.

  1. Học tập không giám sát

học không giám sát – Thuật toán Ml

Một mô hình được chuẩn bị mà không cần sự trợ giúp của bất kỳ dữ liệu đã biết hoặc được gắn nhãn nào. Vì vậy, các kết nối được tìm thấy giữa các tập dữ liệu không được chỉ định. Máy thực hiện điều này thông qua các mẫu, xu hướng và sự tương đồng giữa các dữ liệu có sẵn.

Các phương pháp phân cụm và liên kết là những ví dụ giúp ích cho việc machine learning không giám sát.

  1. Học tăng cường

Học tăng cường nằm giữa hai thuật toán nêu trên, vì vậy nó còn được gọi là học bán giám sát. Nó sử dụng một lượng nhỏ dữ liệu đầu vào đã biết và hỗ trợ một lượng lớn dữ liệu đầu vào không được gắn nhãn (như phương pháp lấy mẫu). Nó giúp cung cấp phản hồi về phương pháp tốt nhất để đưa ra dự đoán.

Ngôn ngữ lập trình

Không có một ngôn ngữ lập trình nào có thể bao quát toàn bộ công việc trong machine learning. Vì vậy, ngôn ngữ được ưu tiên dựa trên dự án mà bạn đang thực hiện.

Ngôn ngữ lập trình giúp bạn viết mã các vấn đề của mình bằng một ngôn ngữ mà máy móc dễ hiểu. Một số ngôn ngữ để bắt đầu là – Python, Java, R và Scala. Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất được sử dụng cho các dự án machine learning.

Thu thập và phân tích dữ liệu

Không có dữ liệu, không có machine learning, khoa học dữ liệu hoặc dữ liệu lớn. Cả các chuyên gia và người mới bắt đầu nên biết rằng Dữ liệu là Vua. Dữ liệu có cấu trúc tốt có thể cho phép chúng ta thực hiện các thuật toán phức tạp một cách rất dễ dàng (chỉ khi bạn biết cách).

Quá trình phân tích dữ liệu bao gồm việc thu thập, làm sạch hoặc quấn lại, lưu trữ, phân tích và ở lần hình dung cuối cùng của dữ liệu.

Bạn cần tìm hiểu các công cụ trực quan hóa dữ liệu khác nhau để phân tích và biểu diễn dữ liệu bằng đồ thị.

QlikView, QlikSense, phân tích hình ảnh SAS, D3.js, ggplot2, v.v. là một số công cụ được sử dụng nhiều nhất để trực quan hóa dữ liệu trong machine learning.

Tham khảo Sách và Cộng đồng về machine learning

Như người ta đã nói – Sách là người bạn tốt nhất của bạn.

Đọc sách trong thời gian rảnh và nâng cao kiến ​​thức kỹ thuật của bạn.

Hãy nhớ rằng, học tập là một quá trình liên tục bởi vì, ngoại trừ điều đó, bạn sẽ cần phải quay trở lại và xem xét các khái niệm để hoạt động. Ngoài ra, hãy tích cực tham gia vào cộng đồng machine learning. Nó sẽ giúp bạn tăng mạng lưới của mình và biết được quan điểm của các chuyên gia machine learning. Do đó, nâng cao kiến ​​thức của bạn về công nghệ.

Xem thêm machine learning cho R – cách sử dụng pakage

Làm việc trên các dự án machine learning thời gian thực

Tập trung vào Thực hành Mục tiêu – Điều này liên quan đến việc sử dụng các bài tập cụ thể và ngắn gọn để rèn luyện kỹ năng của bạn.

Thực hành Quy trình làm việc ML Tổng thể – Bắt đầu từ việc thu thập, làm sạch và tiền xử lý dữ liệu. Sau đó, chuyển sang xây dựng mô hình từ dữ liệu và đánh giá chúng trên cơ sở các vấn đề của bạn.

Thực hành trên Tập dữ liệu thực – Chọn loại dữ liệu thích hợp cho một thử thách cụ thể và áp dụng thuật toán phù hợp nhất cho vấn đề.

Kết luận

Nếu bạn đã làm theo tất cả các bước này để học machine learning và thực hành với một dự án thực tế, thì giờ đây bạn đã sẵn sàng tham gia vào thế giới!

Chỉ đùa thôi. Bạn đã học được 90% công nghệ machine learning nhưng vẫn còn nhiều điều phải học như – Học sâu, Thị giác máy tính, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, v.v.

Chìa khóa để trở thành một chuyên gia trong lĩnh vực này là không ngừng học hỏi.

Leave a Reply

Call now
%d bloggers like this: