/, Технологии аналитики/Как самостоятельно изучить искусственный интеллект и машинное обучение

Как самостоятельно изучить искусственный интеллект и машинное обучение

В наши дни, в эпоху демократизации знаний, стало очень легко глубоко изучить любую дисциплину. Это также включает дисциплину Data Science в целом. Самый частый вопрос, который задают, когда люди начинают заниматься наукой о данных, – это как построить карьеру в области искусственного интеллекта и машинного обучения?

Оглавление

В наши дни, в эпоху демократизации знаний, стало очень легко глубоко изучить любую дисциплину. Это также включает дисциплину Data Science в целом. Самый частый вопрос, который задают, когда люди начинают заниматься наукой о данных, – это  как построить карьеру в области искусственного интеллекта и машинного обучения?

Как изучить основы машинного обучения и искусственного интеллекта

Чтобы ответить на эти вопросы, важно сначала ответить на некоторые другие общие вопросы, которые вызывают широко распространенное заблуждение относительно науки о данных и связанных с ней областей, таких как машинное обучение и искусственный интеллект.

Что необходимо для начала обучения машинному обучению?

Ответ: Для изучения машинного обучения не требуется никаких предварительных условий или определенных навыков .

В конце концов, эти области связаны с наукой о данных и наукой о данных, поскольку дисциплина представляет собой сочетание навыков статистики, математики, программирования и отчетности, а также хорошей деловой хватки. Ожидается, что любой человек, начинающий в этой области, не будет знать все и должен изучить остальные аспекты. Итак, каждый, кто занимается каким-либо аспектом Data Science, начинает с нуля.

Что является основным до обучения машинному обучению?

Ответ: Основы перед машинным обучением – это знание наборов данных, включая исследование и обработку данных в любом программном обеспечении, таком как Excel или SQL. Однако, даже если никто не имеет ни малейшего представления обо всем этом, машинное обучение можно понять, поняв, как обрабатываются данные, используя любой из распространенных языков, таких как R или Python для науки о данных, которые также используются для выполнения алгоритмов машинного обучения.

Машинное обучение только для студентов, изучающих информатику?

Ответ: Знание информатики может в определенной степени помочь, но опять же, машинное обучение – это подмножество науки о данных, где также требуются другие навыки, такие как статистика, математика. Так что это не ограничивается людьми, принадлежащими к области науки о данных.

Должен ли я знать науку о данных, чтобы изучать ИИ?

Ответ: Модели, основанные на искусственном интеллекте, требуют данных для обучения и правильного функционирования. Таким образом, искусственный интеллект также можно рассматривать как часть дисциплины Data Science. Поэтому да, путь к ИИ лежит через Data Science.

Включает ли искусственный интеллект и машинное обучение много кода?

Ответ: ИИ и машинное обучение требуют кодирования, но «многое» можно сказать как преувеличение. Многие очень сложные модели машинного обучения как таковые состоят из 2-3 строк кода. Опять же, объем кода зависит от того, на каком уровне создается модель. Если модель создается с нуля, то количество кодов много, однако, если используется пакет, то количество кодов намного меньше.

Могу ли я изучить искусственный интеллект или машинное обучение без программирования? или Как начать изучать AI, не имея компьютерного опыта?

Ответ: Эти поля не являются специально ориентированными на программирование полями, поэтому да, люди, не имеющие опыта программирования, также могут их просматривать. Лица, имеющие образование в области информатики, могут получить определенную выгоду, но это не единственное требование.

Какие навыки необходимы для изучения машинного обучения и искусственного интеллекта?

Ответ: Как объяснялось ранее, требуется множество навыков, включая знание данных (манипулирование данными и их исследование), программирование и кодирование, статистику и математику и отчетность. Ответив на вышеуказанные вопросы, мы теперь можем понять, что для построения карьеры в области науки о данных, то есть машинного обучения и искусственного интеллекта, самостоятельно. Дело в том, что наука о данных как дисциплина академических исследований является довольно новой, и до сих пор существует не так много академических институтов, которые предоставляют формальные степени в этих областях, и по мере развития этой области тот факт, что у людей есть « Мой самостоятельно созданный искусственный интеллект. Степень магистра »в их шкафах не совсем соответствует действительности. Однако возникает вопрос: как лучше всего изучать прикладной ИИ, глубокое обучение и машинное обучение? или Как научиться машинному обучению, самостоятельный путь? Ответить на это непросто. Чтобы узнать все это, нужно пройти через различные электронные книги, веб-сайты и блоги, онлайн-курсы, учебные программы, учебные заведения, обучение на рабочем месте и т. Д. Однако этот ответ приводит к ряду других вопросов, которые необходимо решить. адресованный.

ОНЛАЙН ЭЛЕКТРОННЫЕ КНИГИ

Один из начальных, основных и традиционных способов познания любой области – прочитать пару книг, связанных с ней. Когда дело доходит до науки о данных, существует множество электронных книг, некоторые из которых часто бесплатны, и их можно прочитать, чтобы начать с нуля. Когда дело доходит до науки о данных, можно начать с Руководства по науке о данных  Python от Джейка Вандерпласа. Для понимания концепций машинного обучения можно обратиться к книге «Понимание машинного обучения» Шая Шалев-Шварца и Шая Бен-Давида. Когда дело доходит до искусственного интеллекта, особенно глубокого обучения, то знаменитое глубокое обучение Яна Гудфеллоу просто необходимо.

 

Преимущество обучения с помощью электронных книг состоит в том, что каждый полностью контролирует процесс и не зависит от другого человека. Кроме того, это один из наиболее экономически эффективных способов изучить Data Science так же глубоко. Однако главная проблема с электронными книгами – отсутствие какой-либо поддержки. Это становится более заметным, особенно если человек не имеет предыдущего опыта в этой области. Способ обучения с помощью электронных книг может быть особенно сложным, поскольку при столкновении с конкретным вопросом помощь практически не оказывается. Книги могут ответить на вопрос, но не могут дать немедленного ответа на очень конкретный вопрос.

 

Таким образом, электронные книги для изучения науки о данных можно использовать на более промежуточном уровне, чем на начальных этапах. Однако, как только будет достигнуто общее представление о различных областях науки о данных, книги могут оказать большую помощь.

САЙТЫ И БЛОГИ

Существует множество веб-сайтов и блогов, связанных с наукой о данных, которые задают такие вопросы, как «Какой сайт лучше всего подходит для изучения машинного обучения и ИИ?» гораздо актуальнее. Веб-сайты и блоги являются одними из наиболее актуальных источников обучения и часто предоставляют много практических знаний.

 

Среди наиболее распространенных веб-сайтов и блогов – Kdnuggets, Kaggle, Data Camp и т. Д. Существуют и другие источники, такие как блог Reddit или Google News о Data Science, которые составляют очень важный аспект новостей, связанных с Data Science.

 

Эти источники обладают множеством преимуществ, в том числе подробными сведениями о некоторых из этих блогов, а также комментариями, предоставленными пользователем, которые часто дополнительно уточняют или предоставляют эффективные способы выполнения сложных задач Data Science. Проблема с этими методами снова в том, что они не очень динамичны и не могут разрешить отдельные сомнения и проблемы. Конечно, вопросы можно размещать на различных форумах, но не существует временных рамок, в течение которых на них будут даны ответы, а также степени и глубины, в которых они будут даны ответы.

Однако веб-сайты и блоги остаются одним из основных источников знаний. Они охватывают широкий спектр тем, и к этим источникам можно легко получить доступ с помощью поисковых систем, можно узнать по конкретным темам за короткий период времени.

ОНЛАЙН КУРСЫ

Платформа, на которой наука о данных стала чрезвычайно известной как предмет, – это онлайн-курсы. Доступны онлайн-курсы почти по всем аспектам науки о данных, особенно по машинному обучению и искусственному интеллекту. Это снова вызывает такие вопросы, как –  Какой курс мне следует пройти, чтобы изучить ИИ?  или  Где я могу найти курс машинного обучения или прикладного ИИ  в Индии?  Ответ на этот вопрос снова не очень однозначен, однако, когда дело доходит до искусственного интеллекта,  то бесплатное онлайн-введение в искусственный интеллект для неспециалистов  предоставляет Udacity под названием «Введение в искусственный интеллект». Для машинного обучения Coursera предлагает онлайн-курс «Машинное обучение», который предлагает Стэнфорд.

 

Среди преимуществ онлайн-курсов, таких как тот факт, что они предоставляют подробную информацию по различным темам и легкость доступа к ним, отсутствие человеческого взаимодействия является одной из основных причин для беспокойства. Как и на других неинтерактивных платформах, пользователи должны полагаться на объяснения, представленные в онлайн-материалах, и, если объяснения недостаточно, у пользователей нет другого выбора, кроме как искать ответы в Интернете и быть достаточно удачливыми, чтобы наткнуться на объяснение, которое поможет им понять конкретную тему или проблему.

 

В целом, помимо проблемы меньшей интерактивности, онлайн-курсы – это хороший способ начать, однако они не являются «бесплатными» или «дешевыми», если необходимо изучить передовые концепции, и в большинстве случаев не дают достоверной сертификации по завершении курс.

ПРОГРАММЫ КЛАССА

Один из лучших способов начать работу в области науки о данных – это сотрудничать с академическим учреждением и посещать их учебные программы. Одним из наиболее важных преимуществ этого пути является то, что можно получить соответствующий сертификат, который может помочь получить работу, связанную с наукой о данных, или преуспеть в текущей работе. Кроме того, этот метод предоставляет новичкам столь необходимое индивидуальное внимание и может помочь в решении конкретных проблем. Работа в институтах также увеличивает шансы на трудоустройство, поскольку некоторые из них предоставляют помощь в трудоустройстве.

 

Существуют определенные учреждения, такие как различные индийские институты менеджмента, в которых есть учебные программы, связанные с наукой о данных и охватывающие аспекты машинного обучения. Есть несколько учреждений в США и Европе, которые также предоставляют такие программы.

 

Самый большой недостаток этого метода – отсутствие таких программ. Для того, чтобы получить место в таких местах, существует высокий уровень конкуренции с критериями отбора, запрещающими людям даже подавать заявки. Эти критерии отбора включают принадлежность к определенному академическому образованию и минимальному количеству лет опыта работы в соответствующей области. Кроме того, эти курсы являются дорогостоящим мероприятием и, как правило, требуют постоянного участия и, следовательно, не могут проводиться вместе с постоянной работой.

УЧЕБНЫЕ ИНСТИТУТЫ

Самый эффективный способ начать или развиваться в области науки о данных – это записаться в учебный институт, посвященный науке о данных. Немногие известные учебные заведения возглавляют люди, которые уже провели много времени в области науки о данных. В некоторых учреждениях работают высококвалифицированные преподаватели, которые хорошо разбираются в машинном обучении и искусственном интеллекте.

 

Проблемы, с которыми приходится сталкиваться при обучении с помощью электронных книг, блогов и учебных программ, решаются в таких учреждениях в достаточной степени. В отличие от получения информации из электронных книг и блогов, в учебных заведениях есть специальные преподаватели, которые могут направлять и наставлять людей и могут помочь в корректировке курса, а также предоставить постоянные обновления текущего сценария и дальнейших действий. Здесь также рассматривается отсутствие человеческого взаимодействия. Кроме того, в отличие от других аудиторных программ, большинство учебных заведений предоставляют онлайн-обучение вместе с опцией классной комнаты, что помогает повысить шансы индивидуального зачисления на курс. Кроме того, курсы, предлагаемые этими институтами, имеют менее строгие требования и также менее дороги по сравнению с аудиторными программами. Однако ценность сертификации и помощи в трудоустройствеварьируется от института к институту, некоторые из них имеют очень хорошую репутацию в плане трудоустройства и имеют хорошую стоимость сертификата.

НА ОБУЧЕНИИ РАБОТЕ

В условиях постоянно меняющейся области работы компании обычно проводят обучение без отрыва от производства, чтобы держать своих сотрудников в курсе последних событий и соответствовать требованиям отрасли или клиентов. Лица, заинтересованные в области науки о данных, могут выбрать обучение на рабочем месте, связанное с наукой о данных. Существуют различные  классы, семинары, тренинги  , которые проводятся компаниями, которые могут помочь людям узнать о Data Science.

 

Преимущество этих методов заключается в простоте обучения, рентабельности и том факте, что это делается во время работы и не требует от человека компромиссов в своей работе. Однако у этого способа есть ряд недостатков. Во-первых, этот метод не для новичков. Кроме того, люди, которым посчастливилось пройти такое обучение, имеют шанс изучить науку о данных. Другие проблемы включают в себя ограниченные знания, которые дает такое обучение на рабочем месте, поскольку они ограничиваются непосредственными требованиями компании. Кроме того, компании часто связывают таких сотрудников строгими юридическими обязательствами, чтобы получить знания, в конечном итоге, за свою цену.

 

В общем, есть несколько способов начать работу в области науки о данных. У каждого способа есть свои преимущества и недостатки, и для того, чтобы получить полную картину, нужно смешивать, сочетать и извлекать уроки из различных источников. Электронные книги, онлайн-курсы и блоги – самые рентабельные методы, но без участия человека. Классные программы, с другой стороны, обеспечивают надежный преподавательский состав, но не очень рентабельны и трудны для освоения. Обучение на рабочем месте – еще один метод, однако он ограничен только теми людьми, которые работают и имеют такую возможность. Самый распространенный и известный метод – это записаться на курс в специализированном учебном заведении, которое может предоставить индивидуальный подход, помощь в трудоустройстве и имеет хороший преподавательский состав и ценность сертификатов, однако такие институты нужно искать.

Почитать еще

ai g20 2 large 177x142 - Как самостоятельно изучить искусственный интеллект и машинное обучение
Виртуализация данных

Виртуализация данных — способ организации доступа к данным, при котором не требуется информация об их

Несколько видео о наших продуктах

085 - Как самостоятельно изучить искусственный интеллект и машинное обучение
Проиграть видео
Презентация аналитической платформы Tibco Spotfire
106 - Как самостоятельно изучить искусственный интеллект и машинное обучение
Проиграть видео
Отличительные особенности Tibco Spotfire 10X
1 11 - Как самостоятельно изучить искусственный интеллект и машинное обучение
Проиграть видео
Как аналитика данных помогает менеджерам компании
2021-01-29T10:39:05+02:00