Как да научите сложни понятия в машинното обучение?

В днешния океан от информация за машинното обучение и изкуствения интелект е лесно да се почувствате изгубени и да обозначите тези полета като невъзможни за научаване. Ето защо реших да споделя личния си опит и да ви насоча с някои прости техники, които могат да повишат вашата креативност и ефективност. След като ги приложите, вашият процес на обучение ще стане много по-бърз и приятен. Тези стъпки ме доведоха до успеха. След като завърших обучението си по социология, реших да развивам по-нататък интереса си към многоизмерен анализ на данни, който в момента е много полезен, особено в теми като машинно обучение или изчислителна (изкуствена) интелигентност.

Така че, нека започнем нашето приключение!

#План и причина ЗАЩО

Колкото и просто да звучи, трябва да започнете с Голяма мечта или Голяма цел - нещо, което наистина ви вълнува. Можете дори почти да ядете или да спите, преди да го направите.

Трябва да добавите и причините, защо искате да го направите, защо е важно за вас? Какво ще ви даде в личното ви развитие и в кариерата ви?

Не забравяйте да свържете положителните чувства с всичко, което искате да научите, и да го направите вълнуващо, че трудно можете да спите. Създайте убедителна визия на кого искате да станете, след като овладеете това знание. Наистина е от решаващо значение, защото с тези аргументи и отговори на всички тези въпроси ще имате някаква помощ по време на „трудните времена“. Само тези с истинска мотивация няма да се откажат, когато всичко стане наистина трудно. И още повече, че визията, която изисква вашата воля, не е достатъчна. Трябва да го направите толкова ярък, невероятен и завладяващ, че да ви дърпа през. Забавлявайте се по пътя, правите най-важното нещо на света: инвестирате в себе си. Усетете радостта и страстта.

# Просто определение

Следващата стъпка е да започнете с най-простата дефиниция досега. Така че, ако имате цел като да научите повече за задълбоченото обучение ... първо, създайте връзка - че това е процес на обучение, който се състои от не една или две, а много невронни мрежи. И така, какво е мрежа? Това е математическа функция и се нарича „неврална“, защото работи по начин, който е доста подобен на нашия мозък. Можете дори да си представите, че ще трябва да го обясните на 4 или 5-годишно дете. Това е такова предизвикателство, нали?

# Цели и крайни срокове

По малко, една стъпка по едно. Големите империи са построени следвайки една проста стратегия - разделяйте и завладявайте. Това беше мотото на Римската империя. Наличието на списък със задачи или области, които искате да научите, всички те със срокове или времеви рамки, ще ви помогнат с дисциплината и да създадете ритуали или навици. Сроковете могат да се променят с опит, нещо може да отнеме малко време или много повече, но те ще ви помогнат да създадете ясен фокус, да постигнете напредък и да изпълнявате задачите си.

#questions

Позволете на вашето любопитство да води вашия учебен път. Създайте списък с въпроси, които ви интересуват и на които искате да намерите отговор. От моя опит можете да започнете с задаване на въпроси като: Какво е задълбочено обучение? Какво е невронна мрежа? Какви са няколко примера за приложения за дълбоко обучение? Как мога да го използвам в бизнеса? Или дори: Как мога да създам самоуправляваща се кола? Това са само предложения, но можете да започнете сами да съставяте страхотен списък с неустоими въпроси. Те ще ви помогнат да се съсредоточите върху най-важните части и ще оставите концентрацията ви да остане на най-високо ниво.

#Notes

Водете си бележки от материалите, които попадате. От моя опит, най-добрата идея е да отделите ⅓ от времето си за обучение за изследвания. Можете да го направите по много начини, като например да вземете курс по Udacity или Udemy, да прочетете някаква бяла книга, да гледате уроци и т.н.

# Знание в употреба

И оставащото ⅔ от времето ви трябва да се изразходва за създаване на нещо с тези знания. Можете да напишете някои обобщения, да съобщите това знание на други, да го обясните на някого, да създадете свои собствени приложения, да го напишете със собствени думи или да решите проблеми с това знание. Това е наистина важно, дори мога да кажа, че той е от решаващо значение за вас, защото ви помага да систематизирате информацията.

Да обобщим:

1. Трябва да създадете план на това, което искате да научите

  • Можете да направите това, като създадете Вашата Голяма мечта или Голямата цел, и разбира се причината ЗАЩО искате да направите това.
  • От моя личен опит, много хора нямат достатъчно мотивация, защото нямат ясна причина, защо искат да развият тези умения.

2. Започнете с просто определение на сложно понятие

  • Трябва да е нещо, което можете да разберете.
  • След това изградете всичко, основаващо се на това фундаментално знание, и навлизайте все по-дълбоко.

3. Имайте предвид, че задълбоченото учене е език

  • Трябва да разберете правилата, за да сте майстор в него.

4. Това са супер мощните вярвания, които ви дават силните страни, които са необходими по пътя

  • Поставете постижими цели, за да научите повече за дадена концепция

аз. например: разберете най-простата идея, след това като цяло, след това в подробности.

  • Добавете някои реалистични срокове

II. известно време, може да се промени с опит, но ще ви помогне да развиете навици или да дисциплинирате себе си.

Можете да използвате тези техники и за да ускорите процеса на обучение във всяка друга област. Забавлявайте се да ги прилагате в собствения си живот.

#links

Ако нямате опит с разработката на софтуер, но искате да разработвате неща, базирани на машинно обучение, проверете курса Основи за програмиране:

https://www.udacity.com/course/programming-foundations-with-python--ud036

След това Nanodegree на Data Dataations (анализ и визуализация на данните):

https://www.udacity.com/course/data-foundations-nanodegree--nd100

Когато научите основи, можете да проверите други курсове, които ви позволяват да се потопите в света на машинното обучение (предлагам ви да следвате този ред, за да постигнете най-добрата ефективност на обучението).

Бизнес анализатор Nanodegree (работа с набори от данни - анализ на данни, сегментиране, визуализация и анализ на времеви редове):

https://www.udacity.com/course/business-analyst-nanodegree--nd008

Анализ на данни Nanodegree (основи на извличане на данни и анализ на данни с Python, R и SQL):

https://www.udacity.com/course/data-analyst-nanodegree--nd002

Машинно обучение Nanodegree (контролирано обучение, неуправляемо обучение, основи на укрепване на обучението):

https://www.udacity.com/course/machine-learning-engineer-nanodegree--nd009

Нанодеграда на изкуствения интелект (компютърно зрение, обработка на естествен език):

https://www.udacity.com/ai

Фондация за дълбоко обучение на Nanodegree (конволюционни невронни мрежи, повтарящи се невронни мрежи, генеративни състезателни мрежи, задълбочено укрепване):

https://www.udacity.com/course/deep-learning-nanodegree-foundation--nd101

Автомобилна Nanodegree (компютърно зрение, задълбочено обучение):

https://www.udacity.com/course/self-driving-car-engineer-nanodegree--nd013

Роботика Софтуер инженер Nanodegree (дълбоко обучение, конволюционни невронни мрежи, семантична сегментация, обучение за подсилване):

https://www.udacity.com/course/robotics-software-engineer--nd209

Можете също да проверите курса за машинно обучение от Andrew Ng (университета в Станфорд) на Coursera:

Евелина Волошин

Изпълнителен директор @ Lonsley Печелене на решения за машинно обучение и изкуствен интелект за Enterprise; Съосновател @ Rocket Science Today - по приятелски начин.