Was ist maschinelles Lernen? Hier sind 7 Möglichkeiten, MI zu lernen | von Chiragvyas | Juni 2023

Es stellt sich die Frage, was maschinelles Lernen ist.

Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI), das sich auf die Entwicklung von Algorithmen und Techniken konzentriert, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Dabei geht es um die Erstellung mathematischer Modelle und Algorithmen, die es Computern ermöglichen, Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen oder auf der Grundlage von Eingabedaten Maßnahmen zu ergreifen.

Im Kern geht es beim maschinellen Lernen darum, ein Computersystem so zu trainieren, dass es automatisch aus Erfahrungen oder Beispielen lernt und sich verbessert. Bei diesem Lernprozess wird das System mit großen Datenmengen versorgt und es kann die Daten analysieren, Merkmale extrahieren und Muster identifizieren. Das System nutzt diese Muster, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, wenn ihm neue, unsichtbare Daten vorgelegt werden.

Es gibt verschiedene Arten von Algorithmen für maschinelles Lernen, darunter:

1. Überwachtes Lernen: Bei diesem Ansatz wird der Algorithmus anhand eines beschrifteten Datensatzes trainiert, wobei jeder Datenpunkt einem bekannten Zielwert zugeordnet ist. Der Algorithmus lernt, Eingabedaten der richtigen Ausgabe zuzuordnen, indem er auf die zugrunde liegenden Muster und Beziehungen schließt. Beispiele für überwachte Lernalgorithmen sind lineare Regression, Entscheidungsbäume und Assist-Vektor-Maschinen.
2. Unüberwachtes Lernen: Beim unüberwachten Lernen werden Algorithmen auf unbeschrifteten Daten trainiert, bei denen die Zielwerte nicht bereitgestellt werden. Die Algorithmen zielen darauf ab, in den Daten inhärente Muster, Strukturen oder Cluster zu finden, ohne die Ergebnisse vorher zu kennen. Clustering-Algorithmen und Techniken zur Dimensionsreduktion wie die Hauptkomponentenanalyse (PCA) werden häufig beim unbeaufsichtigten Lernen verwendet.
3. Reinforcement Studying: Reinforcement Studying beinhaltet die Schulung eines Agenten für die Interaktion mit einer Umgebung und das Erlernen optimaler Aktionen durch Versuch und Irrtum. Der Agent erhält auf Grundlage seiner Aktionen Suggestions in Kind von Belohnungen oder Strafen und passt sein Verhalten an, um die Belohnungen im Laufe der Zeit zu maximieren. Reinforcement Studying battle in Bereichen wie Spielen, Robotik und autonomen Systemen erfolgreich.

Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum, darunter die Verarbeitung natürlicher Sprache, Laptop Imaginative and prescient, Spracherkennung, Empfehlungssysteme, Betrugserkennung, medizinische Diagnose und vieles mehr. Es hat verschiedene Branchen revolutioniert und treibt weiterhin Fortschritte in der KI-Technologie voran.

Hier sind 7 Möglichkeiten, es zu lernen

Das Erlernen maschinellen Lernens kann eine herausfordernde, aber lohnende Reise sein. Hier sind einige Schritte, die Sie befolgen können, um es einfacher zu machen:

1. Bauen Sie eine solide Grundlage in Mathematik und Programmierung auf: Maschinelles Lernen stützt sich stark auf Konzepte aus der linearen Algebra, der Evaluation, der Wahrscheinlichkeitsrechnung und der Statistik. Ein solides Verständnis dieser Themen erleichtert das Verständnis der zugrunde liegenden Prinzipien von Algorithmen für maschinelles Lernen. Darüber hinaus sind Programmierkenntnisse für die Implementierung und das Experimentieren mit Modellen des maschinellen Lernens von entscheidender Bedeutung. Python ist eine beliebte Sprache in der Neighborhood des maschinellen Lernens, daher wäre es von Vorteil, Python und seine Bibliotheken (wie NumPy, Pandas und Scikit-learn) zu lernen.
2. Verstehen Sie die Grundlagen des maschinellen Lernens: Erlernen Sie zunächst die Grundkonzepte und die Terminologie des maschinellen Lernens. Machen Sie sich mit überwachtem Lernen (Klassifizierung und Regression), unüberwachtem Lernen (Clustering und Dimensionsreduktion) und verstärkendem Lernen vertraut. Verstehen Sie, wie Daten dargestellt werden, und lernen Sie Bewertungsmetriken und -techniken zur Bewertung der Modellleistung kennen.
3. Lernen Sie durch On-line-Ressourcen und Tutorials: Es stehen viele On-line-Ressourcen zum Erlernen des maschinellen Lernens zur Verfügung. Web sites wie Coursera, Udacity und edX bieten umfassende Kurse zum maschinellen Lernen an, die oft von führenden Experten unterrichtet werden. Sie finden Tutorials, Blogs und Movies auch auf Plattformen wie YouTube und Medium. Zu den beliebten Büchern über maschinelles Lernen gehören „Sample Recognition and Machine Studying“ von Christopher Bishop und „Fingers-On Machine Studying with Scikit-Study and TensorFlow“ von Aurélien Géron.
4. Üben Sie mit realen Datensätzen: Theorie allein reicht nicht aus, um maschinelles Lernen zu beherrschen. Übung ist unerlässlich. Arbeiten Sie an realen Datensätzen, um praktische Erfahrungen zu sammeln. Kaggle ist eine beliebte Plattform für den Zugriff auf Datensätze und die Teilnahme an Wettbewerben für maschinelles Lernen. Beginnen Sie mit einfacheren Datensätzen und gehen Sie nach und nach komplexere Probleme an.
5. Implementieren Sie Algorithmen für maschinelles Lernen von Grund auf: Während Bibliotheken wie Scikit-learn praktische Implementierungen von Algorithmen für maschinelles Lernen bereitstellen, ist es von Vorteil, zu versuchen, sie von Grund auf zu implementieren. Diese Übung wird Ihr Verständnis für die Funktionsweise von Algorithmen vertiefen und Ihnen helfen, ihr Innenleben zu verstehen.
6. Treten Sie Communitys für maschinelles Lernen bei: Treten Sie der Neighborhood für maschinelles Lernen bei, um von anderen zu lernen, Fragen zu stellen und Ideen zu diskutieren. Nehmen Sie an On-line-Foren wie r/MachineLearning von Reddit teil oder treten Sie Communities auf Plattformen wie LinkedIn und Discord bei. Die Vernetzung mit anderen Enthusiasten des maschinellen Lernens kann wertvolle Erkenntnisse und Unterstützung liefern.
7. Bleiben Sie über Fortschritte auf dem Laufenden: Maschinelles Lernen ist ein sich schnell entwickelndes Feld, in dem regelmäßig neue Techniken und Algorithmen auf den Markt kommen. Bleiben Sie auf dem Laufenden, indem Sie Forschungsarbeiten lesen, prominenten Forschern und Praktikern in den sozialen Medien folgen und nach Möglichkeit an Konferenzen oder Treffen teilnehmen.

Denken Sie daran, dass das Erlernen von maschinellem Lernen Zeit, Geduld und Ausdauer erfordert. Zerlegen Sie komplexe Konzepte in überschaubare Teile, üben Sie regelmäßig und seien Sie offen für Experimente und lernen Sie aus Ihren Fehlern. Genießen Sie den Lernprozess und nehmen Sie die Herausforderungen auf dem Weg an.