Mempelajari asas pembelajaran mesin ialah usaha pelbagai rupa yang berbeza-beza bergantung pada beberapa faktor, termasuk pengalaman terdahulu pelajar dengan pengaturcaraan, matematik dan statistik, serta keamatan dan kedalaman program pengajian. Lazimnya, individu boleh mengharapkan untuk menghabiskan masa dari beberapa minggu hingga beberapa bulan untuk memperoleh pemahaman asas tentang konsep pembelajaran mesin.
Pembelajaran mesin, subset kecerdasan buatan, melibatkan pembangunan algoritma yang membolehkan komputer belajar daripada dan membuat ramalan atau keputusan berdasarkan data. Bidang ini luas dan antara disiplin, memerlukan pengetahuan dalam bidang seperti algebra linear, kalkulus, kebarangkalian, statistik dan sains komputer. Bagi seseorang yang baru dalam bidang ini, keluk pembelajaran boleh menjadi curam, tetapi dengan dedikasi dan pembelajaran berstruktur, ia pasti boleh dicapai.
Sebagai permulaan, pemahaman asas tentang pengaturcaraan adalah penting, kerana pembelajaran mesin melibatkan pelaksanaan algoritma dan memanipulasi data. Python ialah bahasa yang paling popular untuk pembelajaran mesin kerana kesederhanaan dan perpustakaan yang luas yang tersedia, seperti NumPy, panda, scikit-learn, TensorFlow dan PyTorch. Jika pelajar sudah mahir dalam Python, mereka mungkin hanya memerlukan beberapa hari hingga seminggu untuk membiasakan diri dengan perpustakaan ini pada tahap asas. Bagi mereka yang baru dalam pengaturcaraan, mungkin mengambil masa beberapa minggu hingga beberapa bulan untuk menjadi selesa dengan Python dan ekosistem pembelajaran mesinnya.
Matematik ialah satu lagi komponen penting dalam pembelajaran mesin. Algebra linear dan kalkulus amat penting kerana ia menyokong banyak algoritma pembelajaran mesin. Sebagai contoh, memahami matriks dan vektor adalah penting untuk memahami cara data diwakili dan dimanipulasi dalam algoritma. Begitu juga, kalkulus adalah asas untuk memahami teknik pengoptimuman yang digunakan dalam model latihan, seperti keturunan kecerunan. Seorang pelajar yang mempunyai latar belakang yang kukuh dalam bidang matematik ini mungkin hanya memerlukan masa yang singkat untuk menyambung pengetahuan mereka kepada aplikasi pembelajaran mesin. Walau bagaimanapun, mereka yang tidak mempunyai latar belakang ini mungkin memerlukan beberapa minggu hingga beberapa bulan pengajian untuk mendapatkan cerapan matematik yang diperlukan.
Statistik dan teori kebarangkalian juga penting, kerana ia membentuk asas kepada banyak konsep pembelajaran mesin, seperti ujian hipotesis, taburan dan inferens Bayesian. Konsep ini penting untuk memahami cara algoritma membuat ramalan dan cara menilai prestasinya. Pelajar yang mempunyai latar belakang dalam statistik mungkin cepat memahami idea ini, manakala yang lain mungkin memerlukan masa tambahan untuk mempelajari topik ini.
Setelah pengetahuan asas dalam pengaturcaraan, matematik dan statistik diwujudkan, pelajar boleh mula meneroka konsep dan algoritma pembelajaran mesin asas. Ini termasuk memahami pembelajaran diselia, pembelajaran tanpa penyeliaan dan pembelajaran pengukuhan, yang merupakan tiga jenis utama pembelajaran mesin. Pembelajaran diselia melibatkan model latihan pada data berlabel, dan biasanya digunakan untuk tugasan seperti klasifikasi dan regresi. Pembelajaran tanpa pengawasan, sebaliknya, berurusan dengan data tidak berlabel dan sering digunakan untuk pengelompokan dan pengurangan dimensi. Pembelajaran pengukuhan melibatkan ejen latihan untuk membuat keputusan dengan memberi ganjaran kepada tingkah laku yang diingini, dan biasanya digunakan dalam persekitaran yang dinamik.
Perjalanan pemula ke dalam pembelajaran mesin selalunya bermula dengan pembelajaran diselia, memandangkan sifat berstruktur dan banyak sumber yang tersedia. Algoritma utama untuk dipelajari termasuk regresi linear, regresi logistik, pepohon keputusan dan mesin vektor sokongan. Setiap algoritma ini mempunyai kekuatan dan kelemahannya sendiri, dan memahami masa dan cara menggunakannya adalah kemahiran kritikal. Melaksanakan algoritma ini dari awal, serta menggunakannya melalui perpustakaan seperti scikit-learn, boleh membantu mengukuhkan pemahaman.
Di samping mempelajari tentang algoritma, adalah penting untuk memahami proses latihan dan menilai model. Ini melibatkan pemisahan data kepada set latihan dan ujian, menggunakan pengesahan silang untuk menilai prestasi model, dan penalaan hiperparameter untuk mengoptimumkan ketepatan model. Selain itu, pemahaman metrik seperti ketepatan, ketepatan, ingat semula, skor F1 dan ROC-AUC adalah penting untuk menilai prestasi model.
Pengalaman praktikal tidak ternilai dalam pembelajaran pembelajaran mesin. Mengusahakan projek, mengambil bahagian dalam pertandingan seperti yang terdapat di Kaggle, dan menggunakan pembelajaran mesin kepada masalah dunia sebenar boleh meningkatkan pemahaman dan kemahiran. Aktiviti ini membolehkan pelajar menghadapi dan menyelesaikan cabaran praktikal, seperti menangani data yang hilang, kejuruteraan ciri dan penggunaan model.
Bagi mereka yang berminat menggunakan Google Cloud untuk pembelajaran mesin, kebiasaan dengan konsep pengkomputeran awan adalah bermanfaat. Google Cloud menawarkan pelbagai perkhidmatan dan alatan untuk pembelajaran mesin, seperti Google Cloud AI Platform, TensorFlow on Google Cloud dan BigQuery ML. Memahami cara memanfaatkan alatan ini boleh menyelaraskan pembangunan dan penggunaan model pembelajaran mesin, membolehkan skalabiliti dan penyepaduan dengan perkhidmatan awan lain.
Garis masa untuk mempelajari asas ini boleh berbeza-beza secara meluas. Bagi seseorang yang belajar sambilan sambil bekerja atau bersekolah, mungkin mengambil masa beberapa bulan untuk membina pemahaman yang kukuh. Mereka yang dapat mendedikasikan usaha sepenuh masa untuk belajar mungkin mencapai ini dalam beberapa minggu. Walau bagaimanapun, adalah penting untuk menyedari bahawa pembelajaran pembelajaran mesin adalah proses yang berterusan. Bidang ini berkembang pesat, dan kekal terkini dengan perkembangan dan teknik baharu adalah penting bagi sesiapa yang menceburi kerjaya dalam bidang ini.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML:
- Apabila bahan bacaan bercakap tentang "memilih algoritma yang betul", adakah ini bermakna pada dasarnya semua algoritma yang mungkin sudah wujud? Bagaimanakah kita tahu bahawa algoritma adalah yang "betul" untuk masalah tertentu?
- Apakah hiperparameter yang digunakan dalam pembelajaran mesin?
- Apakah bahasa pengaturcaraan untuk pembelajaran mesin ia adalah Just Python
- Bagaimanakah pembelajaran mesin digunakan pada dunia sains?
- Bagaimanakah anda memutuskan algoritma pembelajaran mesin yang hendak digunakan dan bagaimana anda menemuinya?
- Apakah perbezaan antara Pembelajaran Bersekutu, Pengkomputeran Tepi dan Pembelajaran Mesin Pada Peranti?
- Bagaimana untuk menyediakan dan membersihkan data sebelum latihan?
- Apakah tugas dan aktiviti awal yang khusus dalam projek pembelajaran mesin?
- Apakah peraturan praktikal untuk menggunakan strategi dan model pembelajaran mesin tertentu?
- Parameter yang manakah menunjukkan bahawa sudah tiba masanya untuk beralih daripada model linear kepada pembelajaran mendalam?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML