На пороге 2023 года машинное обучение стало одним из самых востребованных навыков в технологической отрасли. В условиях растущего спроса на интеллектуальные системы и средства автоматизации машинное обучение становится ценным активом для любой организации. В этой статье мы предоставим полную дорожную карту машинного обучения для начинающих и учащихся среднего уровня, чтобы начать работу с машинным обучением. Кроме того, мы также предоставим бесплатные учебные ресурсы, которые помогут вам достичь ваших целей.
Шаг 1: Изучите основы программирования
Прежде чем погрузиться в машинное обучение, важно иметь прочную основу в программировании. Python — самый популярный язык для машинного обучения, и его легко освоить. Некоторые ресурсы для начала работы с Python:
- Курс Codecademy Python: Codecademy предлагает бесплатный онлайн-курс Python, который охватывает основы программирования Python.
- Изучите Python трудным путем: книга Зеда А. Шоу, в которой рассматриваются основы программирования на Python.
- Справочник по Python для науки о данных: подробное руководство Джейка Вандерпласа по использованию Python для науки о данных.
Шаг 2: Понимание основ статистики и математики
Алгоритмы машинного обучения построены на математических концепциях и статистических методах. Крайне важно иметь хорошее представление об этих концепциях, прежде чем погрузиться в машинное обучение. Вот несколько ресурсов для начала:
- Статистика Академии Хана: Академия Хана предлагает комплексный курс по статистике, который охватывает вероятность, описательную статистику и статистику логического вывода.
- Математика Массачусетского технологического института для компьютерных наук: Массачусетский технологический институт предлагает бесплатный онлайн-курс по математике для компьютерных наук, который охватывает дискретную математику, теорию вероятностей и теорию графов.
- Введение в линейную алгебру Гилберта Стрэнга. Эта книга охватывает основы линейной алгебры, которая является фундаментальным компонентом машинного обучения.
Шаг 3. Изучите машинное обучение
Как только вы хорошо разберетесь в программировании, статистике и математике, вы сможете приступить к изучению машинного обучения. Вот несколько ресурсов для начала:
- Курс машинного обучения Эндрю Нг: Курс машинного обучения Эндрю Нг — это бесплатный онлайн-курс, который охватывает основы машинного обучения.
- Мастерство машинного обучения: блог Джейсона Браунли, посвященный различным темам машинного обучения, включая глубокое обучение, обработку естественного языка и прогнозирование временных рядов.
- Python Machine Learning от Sebastian Raschka: в этой книге рассматриваются основы машинного обучения с использованием Python.
Шаг 4: Глубокое погружение в конкретные темы
Как только вы хорошо разберетесь в основах машинного обучения, вы сможете приступить к углубленному изучению конкретных тем. Вот несколько ресурсов, которые помогут вам:
- Нейронные сети и глубокое обучение: бесплатная онлайн-книга Майкла Нильсена, посвященная нейронным сетям и глубокому обучению.
- Компьютерное зрение: подробное руководство по компьютерному зрению Адриана Роузброка, которое охватывает такие темы, как обработка изображений, обнаружение объектов и распознавание лиц.
- Обработка естественного языка: бесплатный онлайн-курс по обработке естественного языка Дэна Джурафски и Кристофера Мэннинга.
Шаг 5: Создание проектов
Лучший способ научиться машинному обучению — создавать проекты. Вот несколько ресурсов для начала:
- Kaggle: Kaggle — это платформа для соревнований по науке о данных, где вы можете участвовать в соревнованиях и создавать проекты машинного обучения.
- GitHub: GitHub — это платформа, на которой вы можете найти проекты машинного обучения с открытым исходным кодом и внести свой вклад в них.
- Проекты машинного обучения: коллекция проектов машинного обучения от Machine Learning Mastery.
Заключение
Машинное обучение — это обширная и захватывающая область, которая предлагает бесконечные возможности. При наличии правильных учебных ресурсов и самоотверженности любой может освоить машинное обучение. В этой статье мы предоставили окончательную дорожную карту машинного обучения для начинающих и учащихся среднего уровня. Мы надеемся, что эта дорожная карта и бесплатные учебные ресурсы помогут вам достичь целей машинного обучения.
Спасибо за прочтение.
Свяжитесь со мной:
LinkedIn, Medium, Instagram, Kaggle и GitHub.
Если вам нравится читать истории, подобные этой, и вы хотите поддержать меня, подумайте о том, чтобы стать участником Medium. Взяв 5 долларов в месяц, вы открываете неограниченный доступ к историям на Medium. Если вы воспользуетесь моей ссылкой для регистрации, я получу небольшую комиссию.
Уже участник? Подпишитесь, чтобы получать уведомления, когда я опубликую.
Дополнительные материалы на PlainEnglish.io.
Подпишитесь на нашу бесплатную еженедельную рассылку новостей. Подпишитесь на нас в Twitter, LinkedIn, YouTube и Discord .
Заинтересованы в масштабировании запуска вашего программного обеспечения? Ознакомьтесь с разделом Схема.