Машинното обучение е една от най-търсените и най-бързо развиващите се области в технологиите днес. От самоуправляващи се автомобили до виртуални асистенти, машинното обучение е в основата на много авангардни приложения.
Той напълно революционизира начина, по който подхождаме към проблемите в области като здравеопазване, финанси и развлечения, между другото. В резултат на това да станете експерт по машинно обучение се превърна в много търсена цел. Тази област обаче непрекъснато се развива и поддържането на най-новите техники и технологии може да бъде трудна задача.
Търсенето на експерти по машинно обучение ще се увеличава. Ако се интересувате да станете експерт по машинно обучение, това ръководство стъпка по стъпка ще ви помогне да постигнете целите си.
Стъпка 1: Изградете здрава основа в математиката и статистиката
Машинното обучение включва използването на сложни математически и статистически модели за правене на прогнози и решения. Следователно наличието на силна основа по тези предмети е от решаващо значение, за да станете експерт по машинно обучение. Някои от основните теми за овладяване включват смятане, линейна алгебра, теория на вероятностите и статистика. Можете да започнете, като вземете онлайн курсове или четете учебници по тези теми. Някои популярни ресурси включват Khan Academy, Coursera и MIT OpenCourseWare.
Стъпка 2: Научете езици за програмиране
Езиците за програмиране са гръбнакът на машинното обучение. Някои от най-популярните езици за програмиране за машинно обучение включват Python, R, Java и C++. По-специално Python се превърна в предпочитан език за машинно обучение поради своята простота и обширни библиотеки. Следователно е важно да владеете поне един от тези езици. Можете да започнете, като вземете онлайн курсове или четете книги за езици за програмиране. Някои популярни ресурси включват Codecademy, Udacity и edX.
Стъпка 3: Научете основите на машинното обучение
Първата стъпка в това да станете експерт по машинно обучение е да научите основите на областта. Това включва разбиране на основните концепции на машинното обучение, като контролирано и неконтролирано обучение, невронни мрежи и дървета на решенията. Трябва също така да се запознаете с популярните алгоритми за машинно обучение като линейна регресия, логистична регресия, дървета на решенията и невронни мрежи. Можете да започнете, като вземете онлайн курсове или четете книги за машинно обучение.
За да започнете, има много налични онлайн ресурси, които могат да ви помогнат да научите основите на машинното обучение. Някои популярни опции включват:
- Курсът на Coursera за машинно обучение, преподаван от Андрю Нг
- Курсът за въведение в машинното обучение на Udacity
- Курсът на edX по основи на машинното обучение
В допълнение към онлайн курсовете има и много налични книги и уроци, които могат да ви помогнат да научите основите на машинното обучение. Например книгата „Python Machine Learning“ от Себастиан Рашка и книгата „Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow“ от Aurélien Géron са много от тях.
Стъпка 4: Работете върху реални проекти
След като имате солидна основа в основите на машинното обучение, следващата стъпка е да работите върху проекти в реалния свят. Това ще ви помогне да придобиете практически опит и да изградите портфолио, което да покажете на потенциални работодатели.
Има много достъпни онлайн ресурси, където можете да намерите реални проекти за машинно обучение, върху които да работите. Някои популярни опции включват:
- Kaggle, който е домакин на състезания по наука за данни и машинно обучение
- GitHub, който има голямо хранилище на проекти за машинно обучение с отворен код
- UCI хранилище за машинно обучение, което хоства колекция от бази данни, теории за домейни и генератори на данни
Когато работите по проекти от реалния свят, е важно да се съсредоточите върху изграждането на солидно разбиране на основните концепции и алгоритми. Това ще ви помогне да развиете задълбочено разбиране на областта и ще улесни прилагането на знанията ви към нови проекти.
Стъпка 5: Научете усъвършенствани техники и алгоритми
С натрупването на повече опит в машинното обучение е важно да продължите да учите и да разширявате знанията си. Това включва изучаване на усъвършенствани техники и алгоритми, които обикновено се използват в машинното обучение.
Някои усъвършенствани техники и алгоритми, които трябва да обмислите да научите, включват:
- Дълбоко обучение, което е подмножество от машинно обучение, което се фокусира върху невронни мрежи с множество слоеве
- Подсилващо обучение, което е вид машинно обучение, което включва обучение на агент да взема решения въз основа на награди и наказания
- Трансферно обучение, което е техника, при която модел, обучен на една задача, се използва за различна, но свързана задача
Има много налични онлайн ресурси, които могат да ви помогнат да научите тези усъвършенствани техники и алгоритми. Някои популярни опции включват:
- Специализацията на Coursera за дълбоко обучение
- Курсът за засилване на обучението на edX
- Интензивен курс на Google за машинно обучение
Стъпка 6: Специализирайте се в конкретна област на машинното обучение
Тъй като продължавате да трупате опит и знания в областта на машинното обучение, е важно да се специализирате в конкретна област от областта. Това ще ви помогне да развиете дълбоко разбиране на конкретен аспект на машинното обучение и ще улесни намирането на работа в тази област.
Някои области на машинното обучение, в които бихте могли да специализирате, включват:
- Компютърно зрение, което се фокусира върху позволяването на компютрите да интерпретират и разбират визуални данни като изображения и видеоклипове
- Обработка на естествен език, която се фокусира върху позволяването на компютрите да разбират и интерпретират човешкия език
- Анализ на времеви редове, който се фокусира върху анализиране и прогнозиране на данни от времеви редове, като цени на акции или метеорологични модели
След като сте избрали специализация, трябва да се съсредоточите върху придобиването на задълбочено разбиране на съответните техники и алгоритми. Това може да включва преминаване на курсове за напреднали или работа по специализирани проекти, които са подходящи за вашата област на интерес.
Стъпка 7: Изградете своята професионална мрежа
В допълнение към изграждането на вашите умения и знания в областта на машинното обучение, също е важно да изградите своята професионална мрежа. Това може да ви помогне да научите за възможностите за работа, да се свържете с потенциални работодатели и да сте в крак с най-новите тенденции и развития в областта.
Има много начини да изградите своята професионална мрежа в машинното обучение. Някои опции включват:
- Посещение на индустриални конференции и срещи, като например Конференцията за системи за обработка на невронна информация (NeurIPS) или групата за срещи за машинно обучение във вашия район
- Присъединяване към онлайн общности, като subreddit за машинно обучение или форумите на Kaggle Свързване с професионалисти в областта на LinkedIn или други социални медийни платформи
- Изграждайки своята професионална мрежа, можете да се учите от други в областта, да намирате ментори и да откривате нови възможности, които могат да ви помогнат да напреднете в кариерата си.
Стъпка 8: Преследвайте висши степени или сертификати
Въпреки че бакалавърската степен по компютърни науки или свързана област може да е достатъчна, за да получите начална работа в машинното обучение, придобиването на висши степени или сертификати може да ви помогне да станете експерт по машинно обучение. Магистърска или докторска степен в машинно обучение или свързана област може да ви осигури по-задълбочено разбиране на концепциите и алгоритмите за машинно обучение и да ви позволи да провеждате авангардни изследвания в тази област. Сертификати като TensorFlow Developer Certificate или AWS Certified Machine Learning Specialty също могат да демонстрират уменията ви в машинното обучение и да увеличат перспективите ви за работа.
Стъпка 9: Развийте меки умения
От експертите по машинно обучение се очаква не само да бъдат технически опитни, но и да притежават меки умения като комуникация, сътрудничество и решаване на проблеми. Като експерт по машинно обучение, често ще трябва да работите с многофункционални екипи, като продуктови мениджъри, дизайнери и бизнес анализатори, и възможността да комуникирате сложни технически концепции с прости думи е от решаващо значение. Трябва също така да можете да си сътрудничите ефективно с другите и да решавате проблемите творчески.
Стъпка 10: Кандидатствайте за работа в машинно обучение
След като придобиете необходимите умения, знания и професионална мрежа, е време да започнете да кандидатствате за работа в машинното обучение. Налични са много различни типове роли, включително:
- Инженер по машинно обучение
- Учен по данни
- AI изследовател
- Инженер по компютърно зрение
- Инженер по обработка на естествен език
Когато кандидатствате за работа, е важно да съобразите кандидатурата си с конкретната роля и компания, за която кандидатствате. Това може да включва подчертаване на вашия подходящ опит, демонстриране на вашето портфолио от проекти и демонстриране на вашата страст и ентусиазъм към областта.
Стъпка 11: Бъдете в крак с най-новите разработки в машинното обучение
Машинното обучение е бързо развиваща се област и да сте в крак с най-новите разработки е от решаващо значение, за да станете експерт по машинно обучение. Ето защо е важно да четете научни статии и да посещавате конференции и семинари. Някои популярни конференции за машинно обучение включват Конференцията за системи за обработка на невронна информация (NeurIPS), Международната конференция за машинно обучение (ICML) и Конференцията за компютърно зрение и разпознаване на образи (CVPR).
Стъпка 12: Практикувайте непрекъснато учене
Машинното обучение е постоянно развиваща се област и да останеш пред кривата изисква непрекъснато обучение. Трябва непрекъснато да четете научни статии, да посещавате конференции и семинари и да участвате в онлайн форуми и общности. Трябва също така да практикувате непрекъснато учене, като изследвате нови теми и технологии извън вашата зона на комфорт.
Заключение
Да станеш експерт по машинно обучение изисква време, отдаденост и упорит труд. Следвайки стъпките, посочени в това ръководство, можете да придобиете необходимите умения, знания и опит, за да успеете в тази вълнуваща и бързо развиваща се област.
Да станете експерт по машинно обучение изисква комбинация от технически и меки умения, непрекъснато обучение и силна мрежа. Следвайки тези дванадесет стъпки, можете да развиете здрава основа в областта на математиката и статистиката, да научите езици за програмиране, да овладеете концепции и алгоритми за машинно обучение, да придобиете практически опит, да сте в течение с най-новите разработки в машинното обучение, да изградите силна мрежа , преследвайте висши степени или сертификати, развивайте меки умения и практикувайте непрекъснато учене. Въпреки че ставането на експерт по машинно обучение може да отнеме време и усилия, наградите са значителни, включително възможности за работа, кариерно израстване и способността да оказвате положително въздействие върху света чрез прилагане на машинно обучение.
Кодиране на ниво нагоре
Благодарим ви, че сте част от нашата общност! Преди да тръгнеш:
- 👏 Аплодирайте за историята и следвайте автора 👉
- 📰 Вижте повече съдържание в Публикация за кодиране на ниво нагоре
- 💰 Безплатен курс за интервю за кодиране ⇒ Преглед на курса
- 🔔 Последвайте ни: Twitter | LinkedIn | Бюлетин
🚀👉 Присъединете се към колектива за таланти Level Up и намерете невероятна работа
