5 Tipps zum maschinellen Lernen

Die Fortschritte, die das maschinelle Lernen in den letzten zehn Jahren gemacht hat, erscheinen jedem als echt und erstaunlich. Unzählige Bibliotheken, Architekturen und mathematische Gleichungen wurden entwickelt, um maschinelles Lernen zu unterstützen. Ein solches Wachstum zieht jeden Entwickler an. Unabhängig davon, ob er Quantencomputing betrieben hat, möchte er vielleicht maschinelles Lernen lernen. Es könnte eine aufschlussreiche Vorhersage für ihn hervorbringen. Aber die häufigste Frage, mit der ich konfrontiert werde, wenn ich neue Entwickler treffe, bezieht sich auf den Einstieg.

Als Entwickler verfügen Sie möglicherweise über gute Programmierkenntnisse oder auch nicht. Programmierfähigkeiten können mit der Zeit und Übung entwickelt werden. 1 Frage pro Tag reicht aus. Aber bevor Sie sich mit maschinellem Lernen beschäftigen, müssen Sie sicherstellen, dass Sie gut in Mathematik sind – Algebra, Vektoren, Matrizen und insbesondere Ableitungen. Mathe lernt man nicht an einem Tag. Hier also der Tipp.

Tipp 1:
Nehmen Sie ein Problem aus dem früheren Kurs Ingenieurmathematik auf und versuchen Sie, sich mit praktischen Beispielen darin zu vertiefen. Versuchen Sie dann, diese Gleichungen mit wissenschaftlichen Rechenbibliotheken wie scipy und numpy zu lösen.

Wenn Sie mit den oben genannten Dingen vertraut sind, möchten Sie vielleicht einen Vorsprung in ML bekommen, also planen Sie, die MOOCs auf Coursera zu machen. Machine Learning-Kurse von Dr. Andrew Ng sind heutzutage am beliebtesten. Aber dann können Sie diese Kurse möglicherweise nicht abschließen, weil Sie keine Zeit haben, die Aufgaben zu erledigen. Hier ist der Tipp für Sie.

Tipp 2:
Sie können sich nur die Videos ansehen, anstatt die Aufgaben zunächst zu erledigen. Sobald Sie mit der Theorie des maschinellen Lernens vertraut sind, können Sie mit der Bearbeitung der Aufgaben beginnen. Python-Implementierungen der Algorithmen sind die besten 😄.

Während ich freiberuflich arbeite, treffe ich häufig auf Leute, die mit den ersten beiden Punkten gut sind, aber Schwierigkeiten haben, die Python-Implementierungen zu schreiben. Ihnen fehlt einfach das Wissen über die Python-Pakete und die Übung darüber. Hier sind einige Ressourcen, die Ihnen helfen werden:

Tipp 3:
Pandas — Eine Datenverarbeitungsbibliothek in Python
Die Essenz der linearen Algebra verstehen
Numpy – Eine Bibliothek für numerische Berechnungen in Python
Verständnis neuronaler Netze DeepLearning
Bestes DeepLearning-MOOC auf Coursera

Jetzt, da Sie hart daran gearbeitet haben, die Konzepte des Deep Learning zu lernen, möchten Sie Ihre eigenen Projekte und ein Portfolio aufbauen, um einen guten Job zu bekommen. Hier ist eine Liste einfacher Projekte, an denen ich derzeit gearbeitet habe.

Tipp 4:
Hunderassenklassifizierung (verwendet Transfer Learning)
Optische Zeichenerkennung (verwendet Sequenzmodelle)
Sehen und erzählen mit Deep Learning
Fragen Sie das Netz
Face-Swapping mit DeepLearning
Stimmklonen mit DeepLearning

Zum Schluss noch der wichtige Tipp, der Ihre Programmier-, Mathematik- und Data-Science-Fähigkeiten auf die Probe stellt

Tipp 5:
Klonen Sie nicht nur die Projekte, sondern implementieren Sie auch Ihre eigenen Architekturen und Hacks von Grund auf neu. Beim maschinellen Lernen dreht sich alles um die Recherche, daher wird eine gute Recherche Ihr Selbstvertrauen stärken.

VIEL GLÜCK !!! 😃

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