Сегодня машинное обучение — одна из самых востребованных и быстрорастущих областей технологий. От беспилотных автомобилей до виртуальных помощников — машинное обучение лежит в основе многих передовых приложений.

Это полностью изменило наш подход к проблемам в таких областях, как здравоохранение, финансы и развлечения. В результате стать экспертом в области машинного обучения стало очень востребованной целью. Тем не менее, эта область постоянно развивается, и быть в курсе новейших методов и технологий может быть непростой задачей.

Спрос на специалистов по машинному обучению будет только расти. Если вы хотите стать экспертом в области машинного обучения, это пошаговое руководство поможет вам достичь ваших целей.



Получайте сообщения по электронной почте всякий раз, когда д-р Соумен Атта, к.т.н. публикует.
Получайте уведомления по электронной почте, когда д-р Соумен Атта, доктор философии. публикует. Зарегистрировавшись, вы создадите учетную запись Medium, если вы не…soumenatta.medium.com



Шаг 1: Создайте прочную основу в математике и статистике

Машинное обучение предполагает использование сложных математических и статистических моделей для прогнозирования и принятия решений. Поэтому наличие прочной основы в этих предметах имеет решающее значение для того, чтобы стать экспертом по машинному обучению. Некоторые из основных тем, которые необходимо освоить, включают исчисление, линейную алгебру, теорию вероятностей и статистику. Вы можете начать с онлайн-курсов или чтения учебников по этим предметам. Некоторые популярные ресурсы включают Khan Academy, Coursera и MIT OpenCourseWare.

Шаг 2: Изучите языки программирования

Языки программирования являются основой машинного обучения. Некоторые из самых популярных языков программирования для машинного обучения включают Python, R, Java и C++. Python, в частности, стал популярным языком для машинного обучения благодаря своей простоте и обширным библиотекам. Поэтому очень важно овладеть хотя бы одним из этих языков. Вы можете начать с онлайн-курсов или чтения книг по языкам программирования. Некоторые популярные ресурсы включают Codecademy, Udacity и edX.



Овладение визуализацией данных с помощью Pandas: пошаговое руководство
Визуализация данных — это критический аспект анализа данных, который позволяет нам исследовать и понимать наши данные. Панды…soumenatta.medium.com



Шаг 3. Изучите основы машинного обучения

Первый шаг к тому, чтобы стать экспертом в области машинного обучения, — это изучить основы этой области. Это включает в себя понимание фундаментальных концепций машинного обучения, таких как контролируемое и неконтролируемое обучение, нейронные сети и деревья решений. Вы также должны ознакомиться с популярными алгоритмами машинного обучения, такими как линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений и нейронные сети. Вы можете начать с онлайн-курсов или чтения книг по машинному обучению.

Для начала в Интернете доступно множество ресурсов, которые помогут вам изучить основы машинного обучения. Некоторые популярные варианты включают в себя:

  • Курс машинного обучения Coursera, который ведет Эндрю Нг
  • Курс Udacity «Введение в машинное обучение»
  • Курс edX по основам машинного обучения

В дополнение к онлайн-курсам также доступно множество книг и учебных пособий, которые помогут вам изучить основы машинного обучения. Например, книга Себастьяна Рашки «Машинное обучение на Python» и книга Орельена Жерона «Практическое машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow».

Шаг 4: Работайте над реальными проектами

Когда у вас будет прочная основа в основах машинного обучения, следующим шагом будет работа над реальными проектами. Это поможет вам получить практический опыт и создать портфолио, которое вы сможете показать потенциальным работодателям.

В Интернете доступно множество ресурсов, где вы можете найти реальные проекты машинного обучения для работы. Некоторые популярные варианты включают в себя:

  • Kaggle, где проводятся соревнования по науке о данных и машинному обучению.
  • GitHub с большим репозиторием проектов машинного обучения с открытым исходным кодом.
  • Репозиторий машинного обучения UCI, в котором размещена коллекция баз данных, теорий предметной области и генераторов данных.

При работе над реальными проектами важно сосредоточиться на глубоком понимании основных концепций и алгоритмов. Это поможет вам развить глубокое понимание области и облегчит применение ваших знаний в новых проектах.



Непараметрические статистические тесты с использованием Python: Вводный курс
Это вводное руководство по непараметрическим статистическим тестам с использованием Python для начинающих. Непараметрические тесты…soumenatta.medium.com



Шаг 5: Изучите передовые методы и алгоритмы

По мере накопления опыта в машинном обучении важно продолжать учиться и расширять свои знания. Это включает в себя изучение передовых методов и алгоритмов, которые обычно используются в машинном обучении.

Некоторые передовые методы и алгоритмы, которые вам следует изучить, включают:

  • Глубокое обучение, которое представляет собой подмножество машинного обучения, ориентированное на нейронные сети с несколькими слоями.
  • Обучение с подкреплением, которое представляет собой тип машинного обучения, который включает в себя обучение агента принимать решения на основе вознаграждений и наказаний.
  • Трансферное обучение, которое представляет собой метод, при котором модель, обученная одной задаче, используется для другой, но связанной задачи.

В Интернете доступно множество ресурсов, которые могут помочь вам изучить эти передовые методы и алгоритмы. Некоторые популярные варианты включают в себя:

  • Специализация Coursera по глубокому обучению
  • Курс edX по обучению с подкреплением
  • Ускоренный курс Google по машинному обучению

Шаг 6. Специализация в определенной области машинного обучения

По мере того, как вы продолжаете приобретать опыт и знания в области машинного обучения, важно специализироваться в определенной области. Это поможет вам глубже понять конкретный аспект машинного обучения и облегчит поиск работы в этой области.

Некоторые области машинного обучения, в которых вы могли бы специализироваться, включают:

  • Компьютерное зрение, которое позволяет компьютерам интерпретировать и понимать визуальные данные, такие как изображения и видео.
  • Обработка естественного языка, направленная на то, чтобы компьютеры могли понимать и интерпретировать человеческий язык.
  • Анализ временных рядов, который фокусируется на анализе и прогнозировании данных временных рядов, таких как цены на акции или погодные условия.

После того, как вы выбрали специализацию, вы должны сосредоточиться на глубоком понимании соответствующих методов и алгоритмов. Это может включать в себя посещение курсов повышения квалификации или работу над специализированными проектами, которые имеют отношение к вашей области интересов.



Анализ данных о диабете у индейцев пима с использованием Python
В этом руководстве мы узнаем, как анализировать данные о диабете у индейцев пима (в формате .csv) с использованием Python Панды. Это…soumenatta.medium.com



Шаг 7: Создайте свою профессиональную сеть

В дополнение к развитию ваших навыков и знаний в области машинного обучения также важно создать свою профессиональную сеть. Это может помочь вам узнать о вакансиях, связаться с потенциальными работодателями и быть в курсе последних тенденций и событий в этой области.

Есть много способов построить свою профессиональную сеть в области машинного обучения. Некоторые варианты включают в себя:

  • Посещение отраслевых конференций и встреч, таких как конференция по системам обработки нейронной информации (NeurIPS) или группа встреч по машинному обучению в вашем регионе.
  • Присоединяйтесь к онлайн-сообществам, таким как сабреддит машинного обучения или форумы Kaggle. Общайтесь с профессионалами в этой области на LinkedIn или других платформах социальных сетей.
  • Создавая свою профессиональную сеть, вы можете учиться у других специалистов в этой области, находить наставников и открывать новые возможности, которые помогут вам продвинуться по карьерной лестнице.

Шаг 8: Получите ученые степени или сертификаты

Хотя степени бакалавра в области компьютерных наук или смежной области может быть достаточно, чтобы получить работу начального уровня в области машинного обучения, получение ученых степеней или сертификатов может помочь вам стать экспертом в области машинного обучения. Степень магистра или доктора философии. в машинном обучении или смежной области может дать вам более глубокое понимание концепций и алгоритмов машинного обучения и позволит вам проводить передовые исследования в этой области. Такие сертификаты, как сертификат разработчика TensorFlow или сертифицированная AWS специальность по машинному обучению, также могут продемонстрировать ваше мастерство в области машинного обучения и повысить ваши перспективы трудоустройства.



Простой и множественный линейный регрессионный анализ для проверки качества дождевой воды
В этом руководстве мы предоставим пошаговое руководство о том, как выполнить простую линейную регрессию (SLR) и Несколько…soumenatta.medium.com



Шаг 9: Развивайте мягкие навыки

Ожидается, что эксперты по машинному обучению будут не только технически подкованными, но и обладающими навыками межличностного общения, такими как общение, совместная работа и решение проблем. Как эксперту по машинному обучению, вам часто придется работать с межфункциональными командами, такими как менеджеры по продуктам, дизайнеры и бизнес-аналитики, и способность объяснять сложные технические концепции простыми словами имеет решающее значение. Вы также должны уметь эффективно сотрудничать с другими и творчески решать проблемы.

Шаг 10. Подайте заявку на работу в области машинного обучения

После того, как вы приобрели необходимые навыки, знания и профессиональную сеть, пришло время подать заявку на работу в области машинного обучения. Доступно множество различных типов ролей, в том числе:

  • Инженер по машинному обучению
  • Специалист по данным
  • Исследователь ИИ
  • Инженер по компьютерному зрению
  • Инженер по обработке естественного языка

При приеме на работу важно адаптировать свое заявление к конкретной роли и компании, на которую вы претендуете. Это может включать в себя освещение вашего соответствующего опыта, демонстрацию вашего портфолио проектов и демонстрацию вашей страсти и энтузиазма в этой области.



Модели регрессии: краткое руководство с теорией и примерами из реальной жизни
В этом руководстве мы обсудим различные модели регрессии с соответствующими математическими уравнениями и…суммы .medium.com



Шаг 11. Будьте в курсе последних событий в области машинного обучения

Машинное обучение — это быстро развивающаяся область, и быть в курсе последних событий крайне важно, чтобы стать экспертом в области машинного обучения. Поэтому важно читать научные статьи и посещать конференции и семинары. Некоторые популярные конференции по машинному обучению включают Конференцию по системам обработки нейронной информации (NeurIPS), Международную конференцию по машинному обучению (ICML) и Конференцию по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR).

Шаг 12. Практикуйте непрерывное обучение

Машинное обучение — это постоянно развивающаяся область, и для того, чтобы идти в ногу со временем, необходимо непрерывное обучение. Вы должны постоянно читать исследовательские работы, посещать конференции и семинары, а также участвовать в онлайн-форумах и сообществах. Вам также следует практиковать непрерывное обучение, изучая новые темы и технологии за пределами вашей зоны комфорта.

Заключение

Чтобы стать экспертом по машинному обучению, нужно время, самоотверженность и упорный труд. Следуя шагам, описанным в этом руководстве, вы сможете приобрести необходимые навыки, знания и опыт, чтобы добиться успеха в этой захватывающей и быстро развивающейся области.

Чтобы стать экспертом в области машинного обучения, требуется сочетание технических и социальных навыков, непрерывное обучение и сильная сеть. Следуя этим двенадцати шагам, вы сможете создать прочную основу в математике и статистике, изучить языки программирования, освоить концепции и алгоритмы машинного обучения, получить практический опыт, быть в курсе последних разработок в области машинного обучения, построить сильную сеть. , получать ученые степени или сертификаты, развивать социальные навыки и практиковать непрерывное обучение. Хотя становление экспертом по машинному обучению может потребовать времени и усилий, награды значительны, включая возможности трудоустройства, карьерный рост и способность оказывать положительное влияние на мир с помощью применения машинного обучения.



Как стать Data Scientist: пошаговое руководство
Поскольку технологии продолжают развиваться, а объем данных, генерируемых каждый день, увеличивается, спрос на данные… soumenatta.medium.com





Присоединяйтесь к Medium по моей реферальной ссылке — доктор Соумен Атта, доктор философии.
Прочитайте каждую историю от тысяч авторов на Medium. Станьте участником прямо сейчас! Ваш членский взнос напрямую поддерживает…soumenatta.medium.com



Повышение уровня кодирования

Спасибо, что являетесь частью нашего сообщества! Перед тем, как ты уйдешь:

  • 👏 Хлопайте за историю и подписывайтесь на автора 👉
  • 📰 Смотрите больше контента в публикации Level Up Coding
  • 💰 Бесплатный курс собеседования по программированию ⇒ Просмотреть курс
  • 🔔 Подписывайтесь на нас: Twitter | ЛинкедИн | "Новостная рассылка"

🚀👉 Присоединяйтесь к коллективу талантов Level Up и найдите прекрасную работу