Koneoppimisen perusteiden oppiminen on monipuolinen pyrkimys, joka vaihtelee merkittävästi useiden tekijöiden mukaan, mukaan lukien oppijan aikaisempi kokemus ohjelmoinnista, matematiikasta ja tilastoista sekä opinto-ohjelman intensiteetistä ja syvyydestä. Yleensä ihmiset voivat viettää muutamasta viikosta useisiin kuukausiin koneoppimiskonseptien perusymmärryksen hankkimiseen.
Koneoppiminen, tekoälyn osajoukko, sisältää algoritmien kehittämisen, joiden avulla tietokoneet voivat oppia datasta ja tehdä ennusteita tai päätöksiä datan perusteella. Ala on laaja ja monitieteinen, ja se vaatii tietoa muun muassa lineaarialgebran, laskennan, todennäköisyyslaskennan, tilastotieteen ja tietojenkäsittelytieteen aloilta. Näillä aloilla uusille henkilöille oppimiskäyrä voi olla jyrkkä, mutta omistautuneella ja jäsennellyllä oppimisella se on varmasti saavutettavissa.
Aluksi ohjelmoinnin perustavanlaatuinen ymmärrys on välttämätöntä, koska koneoppimiseen kuuluu algoritmien toteuttaminen ja tietojen käsittely. Python on suosituin koneoppimisen kieli yksinkertaisuutensa ja saatavilla olevien laajojen kirjastojen, kuten NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow ja PyTorch, ansiosta. Jos oppija hallitsee jo Pythonin, hän saattaa tarvita vain muutaman päivän tai viikon päästäkseen tutustumaan näihin kirjastoihin perustasolla. Ohjelmoinnin uusille käyttäjille voi kestää muutamasta viikosta muutamaan kuukauteen tottua Pythoniin ja sen koneoppimisekosysteemiin.
Matematiikka on toinen tärkeä osa koneoppimista. Lineaarinen algebra ja laskenta ovat erityisen tärkeitä, koska ne tukevat monia koneoppimisalgoritmeja. Esimerkiksi matriisien ja vektorien ymmärtäminen on tärkeää ymmärtääksesi, miten dataa esitetään ja käsitellään algoritmeissa. Samoin laskeminen on olennaista koulutusmalleissa käytettävien optimointitekniikoiden, kuten gradienttilaskumisen, ymmärtämisessä. Näillä matemaattisilla aloilla vahvan taustan omaava oppija tarvitsee ehkä vain lyhyen ajan yhdistääkseen tietonsa koneoppimissovelluksiin. Ne, joilla ei ole tätä taustaa, saattavat kuitenkin vaatia useita viikkoja tai kuukausia opiskelua saadakseen tarvittavat matemaattiset oivallukset.
Tilastot ja todennäköisyysteoria ovat myös elintärkeitä, koska ne muodostavat perustan monille koneoppimiskonsepteille, kuten hypoteesitestaukselle, jakaumille ja Bayesin päätelmille. Nämä käsitteet ovat välttämättömiä sen ymmärtämiseksi, kuinka algoritmit tekevät ennusteita ja miten niiden suorituskykyä voidaan arvioida. Tilastoalan taustalla olevat oppijat voivat nopeasti ymmärtää nämä ideat, kun taas toiset saattavat tarvita lisäaikaa näiden aiheiden tutkimiseen.
Kun perustiedot ohjelmoinnista, matematiikasta ja tilastoista on saatu valmiiksi, oppijat voivat alkaa tutkia koneoppimisen peruskäsitteitä ja -algoritmeja. Tämä sisältää ohjatun oppimisen, ohjaamattoman oppimisen ja vahvistusoppimisen ymmärtämisen, jotka ovat koneoppimisen kolme päätyyppiä. Ohjattu oppiminen sisältää koulutusmalleja merkittyihin tietoihin, ja sitä käytetään yleisesti sellaisissa tehtävissä kuin luokittelu ja regressio. Sen sijaan ohjaamaton oppiminen käsittelee nimeämätöntä dataa, ja sitä käytetään usein klusterointiin ja ulottuvuuksien vähentämiseen. Vahvistavaan oppimiseen kuuluu tekijöiden kouluttaminen tekemään päätöksiä palkitsemalla haluttu käyttäytyminen, ja sitä käytetään tyypillisesti dynaamisissa ympäristöissä.
Aloittelijan matka koneoppimiseen alkaa usein ohjatulla oppimisella sen rakenteellisen luonteen ja käytettävissä olevien resurssien runsauden vuoksi. Keskeisiä opittavia algoritmeja ovat lineaarinen regressio, logistinen regressio, päätöspuut ja tukivektorikoneet. Jokaisella näistä algoritmeista on omat vahvuutensa ja heikkoutensa, ja sen ymmärtäminen, milloin ja miten niitä käytetään, on kriittinen taito. Näiden algoritmien käyttöönotto alusta alkaen sekä niiden käyttäminen kirjastoissa, kuten scikit-learn, voi auttaa vahvistamaan ymmärrystä.
Algoritmien oppimisen lisäksi on tärkeää ymmärtää mallien koulutus- ja arviointiprosessi. Tämä sisältää tietojen jakamisen koulutus- ja testaussarjoiksi, ristiinvalidoinnin käyttämisen mallin suorituskyvyn arvioimiseksi ja hyperparametrien virittämisen mallin tarkkuuden optimoimiseksi. Lisäksi mittareiden, kuten tarkkuuden, tarkkuuden, muistamisen, F1-pisteen ja ROC-AUC:n ymmärtäminen on välttämätöntä mallin suorituskyvyn arvioimiseksi.
Käytännön kokemus on korvaamaton koneoppimisen oppimisessa. Projektien parissa työskenteleminen, Kagglen kaltaisiin kilpailuihin osallistuminen ja koneoppimisen soveltaminen todellisiin ongelmiin voivat parantaa ymmärrystä ja taitoa suuresti. Näiden toimintojen avulla oppijat voivat kohdata ja ratkaista käytännön haasteita, kuten puuttuvan datan käsittelemistä, ominaisuuksien suunnittelua ja mallin käyttöönottoa.
Niille, jotka ovat kiinnostuneita Google Cloudin käyttämisestä koneoppimiseen, pilvilaskentakonseptien tuntemus on eduksi. Google Cloud tarjoaa erilaisia palveluita ja työkaluja koneoppimiseen, kuten Google Cloud AI Platform, TensorFlow on Google Cloud ja BigQuery ML. Näiden työkalujen hyödyntämisen ymmärtäminen voi virtaviivaistaa koneoppimismallien kehittämistä ja käyttöönottoa, mikä mahdollistaa skaalautuvuuden ja integroinnin muihin pilvipalveluihin.
Näiden perusasioiden oppimisen aikajana voi vaihdella suuresti. Jollakin, joka opiskelee osa-aikaisesti työskennellessään tai käy koulua, voi kestää useita kuukausia vankan ymmärryksen rakentamiseen. Ne, jotka pystyvät omistamaan kokopäiväisen ponnistuksensa oppimiseen, saattavat saavuttaa tämän muutamassa viikossa. On kuitenkin tärkeää ymmärtää, että koneoppimisen oppiminen on jatkuva prosessi. Ala kehittyy nopeasti, ja ajan tasalla pysyminen uusien kehityskulkujen ja tekniikoiden kanssa on olennaista kaikille tällä alalla uraa hakeville.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kun lukumateriaaleissa puhutaan "oikean algoritmin valitsemisesta", tarkoittaako se sitä, että periaatteessa kaikki mahdolliset algoritmit ovat jo olemassa? Mistä tiedämme, että algoritmi on "oikea" tiettyyn ongelmaan?
- Mitä hyperparametrejä käytetään koneoppimisessa?
- Whawt on koneoppimisen ohjelmointikieli, se on vain Python
- Miten koneoppimista sovelletaan tiedemaailmaan?
- Miten päätät, mitä koneoppimisalgoritmia käytät ja miten löydät sen?
- Mitä eroa on Federated Learningin, Edge Computingin ja On-Device Machine Learningin välillä?
- Kuinka valmistella ja puhdistaa tiedot ennen harjoittelua?
- Mitkä ovat koneoppimisprojektin erityiset aloitustehtävät ja -toiminnot?
- Mitkä ovat nyrkkisäännöt tietyn koneoppimisstrategian ja -mallin käyttöönotossa?
- Mitkä parametrit osoittavat, että on aika siirtyä lineaarisesta mallista syväoppimiseen?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningissä