ຖ້າທ່ານເປັນວິສະວະກໍາຊອບແວທີ່ສໍາຄັນ, ນັກຄົ້ນຄວ້າວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ຫຼືຜູ້ທີ່ມັກເຕັກໂນໂລຢີໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວທ່ານຈະຕ້ອງຮູ້ເຖິງສາຂາຊັ້ນນໍາຂອງປັນຍາປະດິດ (AI) ທີ່ເອີ້ນວ່າການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.
ທ່ານຍັງຈະຕ້ອງຮູ້ເຖິງແອັບພລິເຄຊັນທີ່ໜ້າສົນໃຈຫຼາຍຂອງ AI ຕັ້ງແຕ່ການກວດຫາແບບງ່າຍໆ ແລະການຮັບຮູ້ສຽງເວົ້າ ຈົນເຖິງຜູ້ຊ່ວຍສະເໝືອນທີ່ອັດສະລິຍະ. ແອັບພລິເຄຊັ່ນເຫຼົ່ານີ້ ແລະອີກຫຼາຍຢ່າງແມ່ນເປັນໄປໄດ້ໂດຍຄວາມພະຍາຍາມຂອງວິສະວະກອນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.
ບົດຄວາມນີ້ເວົ້າເຖິງວ່າວິສະວະກອນເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນໃຜ, ສິ່ງທີ່ເຂົາເຈົ້າເຮັດ, ແລະທັກສະທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອໃຫ້ທ່ານກາຍເປັນວິສະວະກອນ ML ຊໍານິຊໍານານ.
ວິສະວະກອນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເຮັດຫຍັງ?
ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງ (ML) ວິສະວະກອນປະສົມປະສານທັກສະທາງຄະນິດສາດໃນການວິເຄາະແລະການແກ້ໄຂບັນຫາກັບເຕັກໂນໂລຢີການຂຽນໂປຼແກຼມເພື່ອສ້າງລະບົບ AI ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາຕົວຈິງ. ວິສະວະກອນ ML ຈໍາເປັນຕ້ອງເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນເພື່ອເຮັດວຽກແລະປ່ຽນຂໍ້ມູນຕາມຄວາມຕ້ອງການທີ່ກໍານົດໄວ້ແລະສ້າງ, ຝຶກອົບຮົມ, ກວດສອບແລະທົດສອບ ML algorithms ໃນຮູບແບບຂອງຕົວແບບໃນຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ກໍານົດໄວ້.
ວິສະວະກອນດັ່ງກ່າວອາດຈະເຮັດວຽກກັບບໍລິສັດໃນພະແນກເຕັກໂນໂລຢີ, ເປັນນັກຂຽນໂປລແກລມຢ່າງເປັນເອກະລາດຫຼືເປັນນັກຄົ້ນຄວ້າກ່ຽວກັບບັນຫາ ML ທີ່ທັນສະໄຫມ. ໃນກໍລະນີໃດກໍ່ຕາມ, ມີຄວາມຕ້ອງການທັກສະຈໍານວນຫນຶ່ງທີ່ຕ້ອງຕອບສະຫນອງເພື່ອໃຫ້ມີຄຸນສົມບັດເປັນວິສະວະກອນ ML. ທັກສະເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ຖືກສົນທະນາໃນລາຍລະອຽດຂ້າງລຸ່ມນີ້.
5 ຕ້ອງມີທັກສະ ML
1. ຄວາມເປັນໄປໄດ້ ແລະການວິເຄາະສະຖິຕິ
ຫນຶ່ງໃນເງື່ອນໄຂເບື້ອງຕົ້ນຂອງ ML ປະກອບມີຄວາມເຂົ້າໃຈລະດັບປານກາງຂອງຫົວຂໍ້ລວມທັງຄວາມເປັນໄປໄດ້ແລະສະຖິຕິ. ອັນນີ້ເປັນສິ່ງຈໍາເປັນເພາະວ່າ ML algorithms ແລະແບບຈໍາລອງແມ່ນອີງໃສ່ຫຼັກການທາງຄະນິດສາດເຫຼົ່ານີ້ແລະບໍ່ສາມາດສ້າງໄດ້ໂດຍບໍ່ມີພວກມັນ.
ຄວາມເປັນໄປໄດ້ແມ່ນມີຄວາມສໍາຄັນໂດຍສະເພາະໃນເວລາທີ່ມັນມາກັບການຈັດການກັບວັດສະດຸປ້ອນ, ຜົນໄດ້ຮັບ, ແລະຄວາມບໍ່ແນ່ນອນໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງ. ບາງຫຼັກການຂອງຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ໃຊ້ໃນ ML ລວມມີຄວາມເປັນໄປໄດ້ຕາມເງື່ອນໄຂ, ກົດລະບຽບ Bayes, ຄວາມເປັນໄປໄດ້ ແລະຄວາມເປັນເອກະລາດ. ສະຖິຕິໃຫ້ພວກເຮົາມີມາດຕະການທີ່ຈໍາເປັນສໍາລັບການກໍ່ສ້າງແບບຈໍາລອງ ML ລວມທັງຄ່າສະເລ່ຍ, ປານກາງ, ຄວາມແຕກຕ່າງກັນ, ການແຈກຢາຍ (ເອກະພາບ, ປົກກະຕິ, ສອງນາມ, Poisson), ແລະວິທີການວິເຄາະລວມທັງການທົດສອບສົມມຸດຕິຖານ.
2. ພື້ນຖານການຂຽນໂປຼແກຼມ
ເງື່ອນໄຂເບື້ອງຕົ້ນອື່ນຂອງ ML ແມ່ນການມີຄວາມເຂົ້າໃຈພື້ນຖານຂອງການຂຽນໂປລແກລມ. ນີ້ປະກອບມີຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ຖືກຕ້ອງກ່ຽວກັບໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນ, ລວມທັງ stacks, ແຖວ, arrays ຫຼາຍມິຕິລະດັບ, ຕົ້ນໄມ້, ກຣາຟ, ແລະອື່ນໆ, ແລະ algorithms, ລວມທັງການຄົ້ນຫາ, ການຈັດຮຽງ, optimization, dynamic programming, ແລະອື່ນໆ.
ເລືອກພາສາຂອງທ່ານ
ໃນແງ່ຂອງ ພາສາການຂຽນໂປແກຼມ, ທີ່ດີທີ່ສຸດທີ່ຈະຮຽນຮູ້ສໍາລັບ ML ແມ່ນ Python ຕິດຕາມດ້ວຍ Java. ນີ້ແມ່ນຍ້ອນວ່າ Python ມີການສະຫນັບສະຫນູນອອນໄລນ໌ທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ທີ່ສຸດໃນຂໍ້ກໍານົດຂອງລະຫັດທີ່ມີຢູ່, ກອບ, ແລະການຊ່ວຍເຫຼືອຊຸມຊົນ.
ຮູ້ຈັກ IDE ຂອງທ່ານ
ຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປແມ່ນການຄຸ້ນເຄີຍກັບສະພາບແວດລ້ອມການພັດທະນາແບບປະສົມປະສານ (IDE). ເນື່ອງຈາກພວກເຮົາຈັດການກັບຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍ IDE ຂອງເຈົ້າບໍ່ສາມາດເປັນ Command Line Interface (CLI) ງ່າຍດາຍແທນທີ່ຈະເປັນເຄື່ອງມືເຊັ່ນ Visual Studio Code ຫຼື ປື້ມບັນທຶກ Jupyter. ເຊັ່ນດຽວກັນກັບ Python, Jupyter ມີການສະຫນັບສະຫນູນອອນໄລນ໌ທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ທີ່ສຸດແລະຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍຄູສອນ ML ຫຼາຍຄົນເພື່ອຈຸດປະສົງດ້ານການສຶກສາເຊັ່ນກັນ.
ເຂົ້າໃຈຫ້ອງສະໝຸດ
ຫໍສະໝຸດແມ່ນບ່ອນເກັບມ້ຽນຂອງຊັບພະຍາກອນທີ່ຕ້ອງການນຳເຂົ້າໃນໂປຣແກຣມກ່ອນນຳໃຊ້. ມີຫ້ອງສະຫມຸດ ML ຈໍານວນຫນຶ່ງເຊັ່ນ TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy, ແລະອື່ນໆ. ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນສໍາລັບວິສະວະກອນ ML ທີ່ຈະມີຄວາມເຂົ້າໃຈດີກ່ຽວກັບ ML ແລະຫ້ອງສະຫມຸດການຈັດການຂໍ້ມູນເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຂຽນໂປຼແກຼມງ່າຍຂຶ້ນແລະມີການໂຕ້ຕອບຫຼາຍຂຶ້ນ.
3. ການສ້າງແບບຈໍາລອງຂໍ້ມູນແລະການປະເມີນຜົນ
ຫນຶ່ງໃນພາກສ່ວນທີ່ສໍາຄັນຂອງ ML ແມ່ນຂະບວນການຄາດຄະເນໂຄງສ້າງພື້ນຖານຂອງຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ກໍານົດໄວ້ເພື່ອຊອກຫາຮູບແບບທີ່ເປັນປະໂຫຍດ, ເຊັ່ນ: ຄວາມສໍາພັນ, ກຸ່ມ, eigenvectors. ພວກເຮົາຍັງຈະຕ້ອງຄາດຄະເນຄຸນສົມບັດຂອງຕົວຢ່າງຂໍ້ມູນລວມທັງການຖົດຖອຍ, ການຈັດປະເພດ, ແລະການກວດຫາຄວາມຜິດປົກກະຕິ. ວິສະວະກອນ ML ຈໍາເປັນຕ້ອງສາມາດປະເມີນແບບຈໍາລອງທີ່ກໍານົດໂດຍໃຊ້ຕົວຊີ້ວັດແລະກົນລະຍຸດທີ່ຖືກຕ້ອງ.
4. ການນຳໃຊ້ Machine Learning Algorithms
ພາກສ່ວນທີ່ສໍາຄັນອີກອັນຫນຶ່ງຂອງ ML ແມ່ນສາມາດນໍາໃຊ້ ML algorithms. ມັນເປັນມູນຄ່າທີ່ສັງເກດວ່າການສ້າງແບບຈໍາລອງຂອງທ່ານເອງແມ່ນເປັນເລື່ອງທີ່ຜິດປົກກະຕິຍ້ອນວ່າຮູບແບບ ML ຈໍານວນຫນຶ່ງແລະການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດແມ່ນມີຢູ່ໃນຫ້ອງສະຫມຸດເຊັ່ນ Keras ແລະ scikit-learn. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ການໃຊ້ຕົວແບບເຫຼົ່ານີ້ໃນລັກສະນະທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ສຸດແລະສອດຄ່ອງກັບຊຸດຂໍ້ມູນຕ້ອງການທັງທັກສະແລະລະດັບຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ດີຂອງແບບຈໍາລອງ ML ໂດຍທົ່ວໄປ.
ວິສະວະກອນ ML ຍັງຈໍາເປັນຕ້ອງຮູ້ຂໍ້ດີແລະຂໍ້ເສຍທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຂອງວິທີການທີ່ແຕກຕ່າງກັນແລະບັນຫາທີ່ເປັນໄປໄດ້ເຊັ່ນ: overfitting, underfitting, bias, ແລະບັນຫາຄວາມແຕກຕ່າງກັນ.
5. ສ້າງເຄືອຂ່າຍ neural
ເຄືອຂ່າຍ Neural Networks (NNs) ແມ່ນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງພາກສະຫນາມຍ່ອຍຂອງ ML ທີ່ເອີ້ນວ່າ Deep Learning ແລະເປັນຄວາມຕ້ອງການທີ່ຂະຫຍາຍຫຼາຍຂຶ້ນເມື່ອເວົ້າເຖິງທັກສະ ML ທີ່ຈຳເປັນ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ໃນການປະຕິບັດຕົວຈິງຂອງ ML, ພວກເຮົາຈໍາເປັນຕ້ອງມີຄວາມເຂົ້າໃຈບາງຢ່າງກ່ຽວກັບ NNs ເພື່ອສ້າງຕົວແບບທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນສໍາລັບລະບົບ AI ຂອງພວກເຮົາ.
NN ນຳໃຊ້ຊັ້ນ ແລະ neurons ເພື່ອສ້າງຕົວແບບ ML ທີ່ມີປະສິດທິພາບ. ວິສະວະກອນ ML ຄວນສາມາດສ້າງ, ຝຶກອົບຮົມ, ກວດສອບແລະທົດສອບ NNs.
ສະຫຼຸບ
ໃນປັດຈຸບັນທ່ານຄວນມີຄວາມເຂົ້າໃຈດີກ່ຽວກັບໃຜ ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງ ວິສະວະກອນແມ່ນ, ສິ່ງທີ່ເຂົາເຈົ້າເຮັດ, ແລະທັກສະໃດທີ່ຈໍາເປັນສໍາລັບທ່ານເພື່ອເລີ່ມຕົ້ນການເດີນທາງຂອງທ່ານ. ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ຮັບຮູ້ດີກັບຄວາມເປັນໄປໄດ້, ການວິເຄາະສະຖິຕິ, ການດໍາເນີນໂຄງການ, ການສ້າງແບບຈໍາລອງຂໍ້ມູນ, ການນໍາໃຊ້ວິທີການ, ແລະ. ການສ້າງເຄືອຂ່າຍ neural ເພື່ອສ້າງການແກ້ໄຂ AI ແລະ ML ທີ່ມີປະສິດທິພາບ.
ໃຫ້ພວກເຮົາຮູ້ໃນຄໍາເຫັນຖ້າບົດຄວາມເປັນປະໂຫຍດແລະສິ່ງທີ່ທ່ານຄິດວ່າທັກສະທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດສໍາລັບການເປັນວິສະວະກອນ ML ທີ່ຊໍານິຊໍານານແມ່ນ.
ອອກຈາກ Reply ເປັນ