โดยทั่วไปการเรียนรู้พื้นฐานของการเรียนรู้ของเครื่องต้องใช้เวลานานเท่าใด?

/ / ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, บริษัท, การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร

การเรียนรู้พื้นฐานของการเรียนรู้ของเครื่องเป็นความพยายามที่มีหลายแง่มุมซึ่งแตกต่างกันอย่างมากขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ รวมถึงประสบการณ์ก่อนหน้าของผู้เรียนเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรม คณิตศาสตร์ และสถิติ ตลอดจนความเข้มข้นและความลึกซึ้งของโปรแกรมการศึกษา โดยทั่วไปแล้ว ผู้คนอาจใช้เวลาตั้งแต่ไม่กี่สัปดาห์ไปจนถึงหลายเดือนในการเรียนรู้พื้นฐานเกี่ยวกับแนวคิดการเรียนรู้ของเครื่อง

การเรียนรู้ของเครื่องจักร ซึ่งเป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์ เกี่ยวข้องกับการพัฒนาอัลกอริทึมที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้และทำนายหรือตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูล สาขานี้กว้างขวางและครอบคลุมหลายสาขาวิชา โดยต้องมีความรู้ในสาขาต่างๆ เช่น พีชคณิตเชิงเส้น แคลคูลัส ความน่าจะเป็น สถิติ และวิทยาการคอมพิวเตอร์ สำหรับผู้ที่เพิ่งเริ่มต้นในสาขาเหล่านี้ เส้นทางการเรียนรู้อาจชันมาก แต่หากทุ่มเทและเรียนรู้อย่างเป็นระบบ ก็สามารถทำได้สำเร็จอย่างแน่นอน

ในการเริ่มต้น ความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมถือเป็นสิ่งสำคัญ เนื่องจากการเรียนรู้ของเครื่องเกี่ยวข้องกับการนำอัลกอริทึมไปใช้และจัดการข้อมูล Python เป็นภาษาที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องเนื่องจากความเรียบง่ายและไลบรารีที่มีอยู่มากมาย เช่น NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow และ PyTorch หากผู้เรียนมีความเชี่ยวชาญใน Python อยู่แล้ว พวกเขาอาจต้องใช้เวลาเพียงไม่กี่วันถึงหนึ่งสัปดาห์เพื่อทำความคุ้นเคยกับไลบรารีเหล่านี้ในระดับพื้นฐาน สำหรับผู้ที่เพิ่งเริ่มเขียนโปรแกรม อาจใช้เวลาสองสามสัปดาห์ถึงสองสามเดือนจึงจะคุ้นเคยกับ Python และระบบนิเวศการเรียนรู้ของเครื่อง

คณิตศาสตร์เป็นองค์ประกอบสำคัญอีกประการหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่อง พีชคณิตเชิงเส้นและแคลคูลัสมีความสำคัญเป็นพิเศษเนื่องจากเป็นพื้นฐานของอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจำนวนมาก ตัวอย่างเช่น การทำความเข้าใจเมทริกซ์และเวกเตอร์มีความสำคัญในการเข้าใจว่าข้อมูลถูกแสดงและจัดการอย่างไรภายในอัลกอริทึม ในทำนองเดียวกัน แคลคูลัสเป็นพื้นฐานในการทำความเข้าใจเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพที่ใช้ในโมเดลการฝึก เช่น การลดระดับความชัน ผู้เรียนที่มีพื้นฐานด้านคณิตศาสตร์ที่แข็งแกร่งอาจต้องการเวลาสั้นๆ ในการเชื่อมโยงความรู้ของตนกับแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่อง อย่างไรก็ตาม ผู้เรียนที่ไม่มีพื้นฐานด้านนี้อาจต้องใช้เวลาศึกษานานหลายสัปดาห์ถึงหลายเดือนเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกทางคณิตศาสตร์ที่จำเป็น

สถิติและทฤษฎีความน่าจะเป็นก็มีความสำคัญเช่นกัน เนื่องจากเป็นพื้นฐานของแนวคิดการเรียนรู้ของเครื่องมากมาย เช่น การทดสอบสมมติฐาน การแจกแจง และการอนุมานแบบเบย์เซียน แนวคิดเหล่านี้มีความจำเป็นต่อการทำความเข้าใจว่าอัลกอริทึมทำนายผลได้อย่างไร และจะประเมินประสิทธิภาพของอัลกอริทึมได้อย่างไร ผู้เรียนที่มีพื้นฐานด้านสถิติอาจเข้าใจแนวคิดเหล่านี้ได้อย่างรวดเร็ว ในขณะที่ผู้เรียนบางคนอาจต้องใช้เวลาเพิ่มเติมในการศึกษาหัวข้อเหล่านี้

เมื่อมีความรู้พื้นฐานด้านการเขียนโปรแกรม คณิตศาสตร์ และสถิติแล้ว ผู้เรียนสามารถเริ่มสำรวจแนวคิดและอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องพื้นฐานได้ ซึ่งรวมถึงการทำความเข้าใจการเรียนรู้แบบมีผู้ดูแล การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล และการเรียนรู้แบบเสริมแรง ซึ่งเป็นประเภทหลักสามประเภทของการเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้แบบมีผู้ดูแลเกี่ยวข้องกับการฝึกโมเดลบนข้อมูลที่มีป้ายกำกับ และมักใช้สำหรับงานต่างๆ เช่น การจำแนกประเภทและการถดถอย ในทางกลับกัน การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลเกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ และมักใช้สำหรับการจัดกลุ่มและการลดมิติ การเรียนรู้แบบเสริมแรงเกี่ยวข้องกับการฝึกตัวแทนให้ตัดสินใจโดยให้รางวัลกับพฤติกรรมที่ต้องการ และมักใช้ในสภาพแวดล้อมแบบไดนามิก

การเดินทางสู่การเรียนรู้ของเครื่องจักรสำหรับผู้เริ่มต้นมักเริ่มต้นด้วยการเรียนรู้แบบมีผู้ดูแล เนื่องจากลักษณะที่มีโครงสร้างและทรัพยากรที่มีมากมาย อัลกอริทึมหลักที่ต้องเรียนรู้ ได้แก่ การถดถอยเชิงเส้น การถดถอยแบบลอจิสติก ต้นไม้การตัดสินใจ และเครื่องจักรเวกเตอร์สนับสนุน อัลกอริทึมเหล่านี้แต่ละอันมีจุดแข็งและจุดอ่อนของตัวเอง และการเข้าใจว่าเมื่อใดและอย่างไรจึงจะใช้อัลกอริทึมเหล่านี้จึงถือเป็นทักษะที่สำคัญ การนำอัลกอริทึมเหล่านี้มาใช้ตั้งแต่ต้น รวมถึงการใช้ผ่านไลบรารี เช่น scikit-learn สามารถช่วยเสริมสร้างความเข้าใจได้

นอกเหนือจากการเรียนรู้เกี่ยวกับอัลกอริทึมแล้ว การทำความเข้าใจกระบวนการฝึกอบรมและประเมินโมเดลก็มีความสำคัญเช่นกัน ซึ่งเกี่ยวข้องกับการแบ่งข้อมูลออกเป็นชุดฝึกอบรมและชุดทดสอบ การใช้การตรวจสอบแบบไขว้เพื่อประเมินประสิทธิภาพของโมเดล และการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์เพื่อปรับความแม่นยำของโมเดลให้เหมาะสมที่สุด นอกจากนี้ การทำความเข้าใจเมตริกต่างๆ เช่น ความแม่นยำ ความแม่นยำ การเรียกคืน คะแนน F1 และ ROC-AUC ถือเป็นสิ่งสำคัญในการประเมินประสิทธิภาพของโมเดล

ประสบการณ์จริงนั้นมีค่าอย่างยิ่งในการเรียนรู้เกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่อง การทำงานในโครงการต่างๆ การเข้าร่วมการแข่งขัน เช่น การแข่งขันบน Kaggle และการนำการเรียนรู้ของเครื่องไปใช้กับปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงนั้นสามารถช่วยเพิ่มความเข้าใจและทักษะได้อย่างมาก กิจกรรมเหล่านี้จะช่วยให้ผู้เรียนได้เผชิญและแก้ไขปัญหาในทางปฏิบัติได้ เช่น การจัดการกับข้อมูลที่ขาดหายไป วิศวกรรมคุณลักษณะ และการปรับใช้โมเดล

สำหรับผู้ที่สนใจใช้ Google Cloud สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง ความคุ้นเคยกับแนวคิดการประมวลผลบนคลาวด์ถือเป็นประโยชน์ Google Cloud นำเสนอบริการและเครื่องมือต่างๆ สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น Google Cloud AI Platform, TensorFlow บน Google Cloud และ BigQuery ML การทำความเข้าใจถึงวิธีการใช้ประโยชน์จากเครื่องมือเหล่านี้จะช่วยให้การพัฒนาและการปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเป็นไปอย่างราบรื่น ซึ่งช่วยให้ปรับขนาดและบูรณาการกับบริการบนคลาวด์อื่นๆ ได้

ระยะเวลาในการเรียนรู้พื้นฐานเหล่านี้อาจแตกต่างกันอย่างมาก สำหรับผู้ที่เรียนนอกเวลาขณะทำงานหรือเรียนหนังสือ อาจต้องใช้เวลาหลายเดือนจึงจะเข้าใจเนื้อหาได้ชัดเจน ผู้ที่สามารถทุ่มเทเวลาเรียนเต็มเวลาอาจเรียนรู้ได้ภายในเวลาไม่กี่สัปดาห์ อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักว่าการเรียนรู้เกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องจักรเป็นกระบวนการที่ต่อเนื่อง สาขานี้กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว และการติดตามพัฒนาการและเทคนิคใหม่ๆ ถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับทุกคนที่ต้องการประกอบอาชีพในด้านนี้

คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:

ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning

คำถามและคำตอบเพิ่มเติม:

Tagged under: , , , , , , , , , ,