Машин сургалтын үндсийг сурах нь суралцагчийн програмчлал, математик, статистикийн өмнөх туршлага, мөн сургалтын хөтөлбөрийн эрч хүч, гүнзгийрүүлсэн байдал зэрэг хэд хэдэн хүчин зүйлээс хамааран ихээхэн ялгаатай байдаг олон талт хүчин чармайлт юм. Ихэвчлэн хүмүүс машин сургалтын тухай үндсэн ойлголтыг олж авахын тулд хэдэн долоо хоногоос хэдэн сар хүртэл зарцуулна гэж найдаж болно.
Хиймэл оюун ухааны дэд хэсэг болох машин сургалт нь компьютерт өгөгдөлд тулгуурлан таамаглах, шийдвэр гаргах боломжийг олгодог алгоритмуудыг боловсруулахад ордог. Энэ салбар нь шугаман алгебр, тооцоолол, магадлал, статистик, компьютерийн шинжлэх ухаан зэрэг чиглэлээр мэдлэг шаарддаг өргөн уудам бөгөөд салбар дундын салбар юм. Эдгээр чиглэлээр шинээр суралцаж буй хүмүүсийн хувьд суралцах муруй нь огцом байж болох ч хичээл зүтгэл, зохион байгуулалттай суралцах замаар амжилтанд хүрэх нь гарцаагүй.
Эхлэхийн тулд програмчлалын талаархи суурь ойлголт нь маш чухал бөгөөд учир нь машин суралцах нь алгоритмуудыг хэрэгжүүлэх, өгөгдлийг удирдах явдал юм. Python нь энгийн бөгөөд NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch зэрэг өргөн хүрээний номын сангуудаас шалтгаалан машин сургалтын хамгийн түгээмэл хэл юм. Хэрэв суралцагч Python хэлийг аль хэдийн эзэмшсэн бол эдгээр номын сантай анхан шатны мэдлэгтэй болоход хэдхэн хоногоос долоо хоног хүртэл хангалттай. Програмчлалд шинээр суралцаж буй хүмүүсийн хувьд Python болон түүний машин сургалтын экосистемтэй ажиллахад хэдэн долоо хоногоос хэдэн сар шаардлагатай.
Математик бол машин сургалтын өөр нэг чухал бүрэлдэхүүн хэсэг юм. Шугаман алгебр, тооцоолол нь маш чухал бөгөөд учир нь тэдгээр нь машин сургалтын олон алгоритмуудыг үндэслэдэг. Жишээлбэл, матриц ба векторуудыг ойлгох нь алгоритм дотор өгөгдлийг хэрхэн төлөөлж, хэрхэн удирдаж байгааг ойлгоход чухал юм. Үүний нэгэн адил тооцоолол нь градиент уналт гэх мэт сургалтын загварт ашигладаг оновчлолын аргуудыг ойлгоход үндэс суурь болдог. Эдгээр математикийн чиглэлээр өндөр мэдлэгтэй суралцагчдад мэдлэгээ машин сургалтын программтай холбоход богино хугацаа хэрэгтэй байж магадгүй. Гэсэн хэдий ч ийм мэдлэггүй хүмүүс математикийн шаардлагатай ойлголтыг олж авахын тулд хэдэн долоо хоногоос сар хүртэл суралцах шаардлагатай болдог.
Статистик ба магадлалын онол нь таамаглалыг шалгах, тархалт, Байезийн дүгнэлт гэх мэт машин сургалтын олон үзэл баримтлалын үндэс болдог тул амин чухал юм. Эдгээр ойлголтууд нь алгоритмууд хэрхэн таамаглал дэвшүүлж, тэдгээрийн гүйцэтгэлийг хэрхэн үнэлэх талаар ойлгоход зайлшгүй шаардлагатай. Статистикийн мэдлэгтэй суралцагчид эдгээр санааг хурдан ойлгож чаддаг бол бусад хүмүүст эдгээр сэдвийг судлахад нэмэлт цаг хэрэгтэй байж магадгүй юм.
Програмчлал, математик, статистикийн үндсэн мэдлэгийг олж авсны дараа суралцагчид машин сургалтын үндсэн ойлголт, алгоритмуудыг судалж эхлэх боломжтой. Үүнд машин сургалтын үндсэн гурван төрөл болох хяналттай сургалт, хяналтгүй суралцах, бататгах сургалтыг ойлгох зэрэг орно. Хяналттай сургалт нь шошготой өгөгдөл дээрх сургалтын загваруудыг багтаадаг бөгөөд ангилах, регресс гэх мэт ажлуудад ихэвчлэн ашиглагддаг. Харин хяналтгүй сургалт нь шошгогүй өгөгдөлтэй харьцдаг бөгөөд кластер хийх, хэмжээсийг багасгахад ихэвчлэн ашиглагддаг. Хүссэн зан үйлийг урамшуулах замаар шийдвэр гаргахад сургах сургалтын төлөөлөгчдийг оролцуулдаг бөгөөд ихэвчлэн динамик орчинд ашиглагддаг.
Машин сургалтын эхлэгчдэд зориулсан аялал нь зохион байгуулалттай шинж чанар, боломжит нөөцийн элбэг дэлбэг байдлыг харгалзан хяналттай суралцахаас эхэлдэг. Сурах гол алгоритмууд нь шугаман регресс, логистик регресс, шийдвэрийн мод, дэмжлэгийн вектор машинууд юм. Эдгээр алгоритм бүр өөрийн гэсэн давуу болон сул талуудтай бөгөөд тэдгээрийг хэзээ, хэрхэн хэрэгжүүлэхийг ойлгох нь маш чухал ур чадвар юм. Эдгээр алгоритмуудыг эхнээс нь хэрэгжүүлэх, мөн scikit-learn гэх мэт сангуудаар дамжуулан ашиглах нь ойлголтыг бэхжүүлэхэд тусална.
Алгоритмуудын талаар суралцахаас гадна загварыг сургах, үнэлэх үйл явцыг ойлгох нь чухал юм. Үүнд өгөгдлийг сургалт, туршилтын багц болгон хуваах, загварын гүйцэтгэлийг үнэлэхийн тулд хөндлөн баталгаажуулалтыг ашиглах, загварын нарийвчлалыг оновчтой болгохын тулд гиперпараметрийг тохируулах зэрэг орно. Нэмж дурдахад, нарийвчлал, нарийвчлал, санах ой, F1 оноо, ROC-AUC зэрэг хэмжүүрүүдийг ойлгох нь загварын гүйцэтгэлийг үнэлэхэд зайлшгүй шаардлагатай.
Практик туршлага нь машин сурахад үнэлж баршгүй чухал юм. Төсөл дээр ажиллах, Kaggle дээрх тэмцээн зэрэг уралдаанд оролцох, бодит ертөнцийн асуудлуудад машин сурах аргыг ашиглах нь ойлголт, ур чадварыг ихээхэн сайжруулдаг. Эдгээр үйл ажиллагаа нь суралцагчдад дутуу өгөгдлүүдийг шийдвэрлэх, функцын инженерчлэл, загвар байршуулалт зэрэг практик сорилтуудтай тулгарч, шийдвэрлэх боломжийг олгодог.
Google Cloud-ийг машин сурахад ашиглах сонирхолтой хүмүүст үүлэн тооцооллын тухай ойлголттой байх нь ашигтай. Google Cloud нь Google Cloud AI платформ, Google Cloud дээрх TensorFlow, BigQuery ML зэрэг машин сургалтын олон төрлийн үйлчилгээ, хэрэгслийг санал болгодог. Эдгээр хэрэгслийг хэрхэн ашиглах талаар ойлголттой байх нь машин сургалтын загваруудыг хөгжүүлэх, байршуулах ажлыг оновчтой болгож, бусад үүлэн үйлчилгээнүүдийг өргөжүүлэх, нэгтгэх боломжийг олгоно.
Эдгээр үндсийг сурах хугацаа нь маш өөр байж болно. Ажиллаж эсвэл сургуульд сурч байхдаа хагас цагаар суралцаж байгаа хүний хувьд баттай ойлголттой болоход хэдэн сар шаардлагатай. Бүтэн цагийн хичээл зүтгэлээ сурахад зориулах чадвартай хүмүүс үүнийг хэдхэн долоо хоногийн дотор хийж чадна. Гэсэн хэдий ч машин сурах нь тасралтгүй үйл явц гэдгийг ойлгох нь чухал юм. Энэ салбар хурдацтай хөгжиж байгаа бөгөөд шинэ дэвшил, техникийг дагаж мөрдөх нь энэ чиглэлээр карьер хөөж байгаа хэн бүхэнд чухал юм.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Тоглогчдын зурсан doodles-ийг тайлбарлах нь юу вэ?
- Унших материалд "зөв алгоритм сонгох" тухай ярих нь үндсэндээ бүх боломжит алгоритмууд аль хэдийн байгаа гэсэн үг үү? Алгоритм нь тодорхой асуудалд "зөв" гэдгийг бид яаж мэдэх вэ?
- Машины сургалтанд ашигладаг гиперпараметрүүд юу вэ?
- Whawt бол машин сургалтын програмчлалын хэл бөгөөд зүгээр л Python хэл юм
- Шинжлэх ухааны ертөнцөд машин сургалтыг хэрхэн ашигладаг вэ?
- Та ямар машин сургалтын алгоритмыг ашиглахаа хэрхэн шийдэж, түүнийг хэрхэн олох вэ?
- Холбооны сургалт, захын тооцоолол, төхөөрөмж дээрх машин сургалтын хооронд ямар ялгаа байдаг вэ?
- Сургалтын өмнө өгөгдлийг хэрхэн бэлтгэх, цэвэрлэх вэ?
- Машин сургалтын төслийн тодорхой эхний даалгавар, үйл ажиллагаанууд юу вэ?
- Тодорхой машин сургалтын стратеги, загварыг хэрэгжүүлэхэд ямар дүрэм журам байдаг вэ?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ээс бусад асуулт, хариултуудыг харна уу
Илүү олон асуулт, хариулт:
- Талбар: Хиймэл оюун
- хөтөлбөр: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (гэрчилгээжүүлэх хөтөлбөрт очно уу)
- Хичээл: Оршил (холбогдох хичээл рүүгээ яв)
- сэдэв: Машины сургалт гэж юу вэ (холбогдох сэдэв рүү оч)