Вы действительно не можете быть абсолютно совершенными ни в чем на свете. Все, что вы можете делать, это постепенно становиться лучше с помощью дисциплины и строгой практики, а затем пытаться улучшить себя еще больше.
Что мне нужно узнать, если я хочу понять машинное обучение?
Сегодня машинное обучение применяется практически во всех сферах деятельности. В основном это статистические методологии, некоторая дискретная математика и координатная геометрия, некоторые концепции оптимизации / операционных исследований, некоторые концепции теории игр, если вы занимаетесь программированием на основе ИИ и т. Д. Но все это только для задач начального уровня, которые вы можете решить. с машинным обучением. Но я бы посоветовал не уделять слишком много внимания вспомогательным областям обучения и изучать только связанную с ними тему, если этого требует алгоритм. Учиться на ходу - лучшая стратегия, которой нужно следовать.
Сложно ли кодировать широко используемые алгоритмы машинного обучения?
Если вы можете сбалансировать дерево AVL, просто понимая псевдокод алгоритма, то я считаю, что кодирование алгоритмов машинного обучения не будет для вас таким сложным. Проблемы начального уровня требуют почти такой же работы мозга, как и балансировка простого AVL-дерева. Наиболее широко используемые алгоритмы машинного обучения уже реализованы с помощью фреймворков машинного обучения, таких как TensorFlow, Scikit learn, Azure, Amazon ML, Watson и т. Д. Для популярных алгоритмов вам нужно только знать алгоритм, поддерживающие теории, которые использовались для формирования алгоритм и его применение. Эти платформы предоставляют вам однострочные методы для реализации алгоритма и получения результатов. И да, это так легко кодировать. Понимание концепций, лежащих в основе конкретного алгоритма, является сложной задачей вначале, когда у вас мало или совсем нет знаний о статистике или математике.
Сколько мне нужно времени, чтобы изучить все возможности машинного обучения?
Что ж, это зависит от того, какой метод вы используете для изучения и практики машинного обучения, если вы проходите хорошо спланированный учебник или курс с соответствующими проектами, я уверен, что вы станете чемпионом через несколько дней!
один из таких курсов - это онлайн-курс, который я узнал Новый курс проекта машинного обучения для начинающих, который займет примерно 4 дня по 3 часа в день.
Самое приятное то, что в конце вам будет предоставлен сертификат, свидетельствующий об успешном завершении курса!
так сколько времени это у вас займет? Ну, пожалуй, на всю жизнь. Но опять же, чтобы получить работу начального уровня, вы должны потратить не менее одного года на тщательное изучение и анализ проблем, связанных с машинным обучением. Еще лучше, если вы сможете сконцентрировать свои усилия в определенной области, такой как хеджирование, банковское дело, инвестиции, автомобильная промышленность, транспорт и логистика и т. Д. , но это можно уменьшить, если вы будете выполнять какой-то курс бок о бок отточите свои навыки, например, Новый курс проекта машинного обучения для начинающих
Лучшие курсы машинного обучения от нуля до героя
Итак, чтобы правильно разрабатывать и практиковать машинное обучение, вам следует обратиться к курсу, чтобы получить практические решения для решения! так что вы станете лучше в этом быстрее!
надеюсь, что курс поможет вам сократить время! приятного чтения!
