Quant de temps es triga normalment a aprendre els conceptes bàsics de l'aprenentatge automàtic?
Aprendre els conceptes bàsics de l'aprenentatge automàtic és un esforç polifacètic que varia significativament depenent de diversos factors, inclosa l'experiència prèvia de l'estudiant amb programació, matemàtiques i estadístiques, així com la intensitat i profunditat del programa d'estudis. Normalment, les persones poden esperar passar des d'unes poques setmanes fins a diversos mesos adquirint una comprensió bàsica dels conceptes d'aprenentatge automàtic.
L'aprenentatge automàtic, un subconjunt de la intel·ligència artificial, implica el desenvolupament d'algorismes que permeten als ordinadors aprendre i prendre prediccions o decisions basades en dades. El camp és ampli i interdisciplinari, i requereix coneixements en àrees com l'àlgebra lineal, el càlcul, la probabilitat, l'estadística i la informàtica. Per a algú nou en aquestes àrees, la corba d'aprenentatge pot ser pronunciada, però amb dedicació i aprenentatge estructurat, és sens dubte assolible.
Per començar, una comprensió bàsica de la programació és essencial, ja que l'aprenentatge automàtic implica implementar algorismes i manipular dades. Python és el llenguatge més popular per a l'aprenentatge automàtic per la seva senzillesa i les biblioteques àmplies disponibles, com ara NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow i PyTorch. Si un alumne ja és competent en Python, pot ser que només necessiti uns quants dies a una setmana per familiaritzar-se amb aquestes biblioteques a un nivell bàsic. Per als nous en programació, pot trigar unes quantes setmanes a un parell de mesos a sentir-se còmode amb Python i el seu ecosistema d'aprenentatge automàtic.
Les matemàtiques són un altre component crític de l'aprenentatge automàtic. L'àlgebra lineal i el càlcul són especialment importants perquè sustenten molts algorismes d'aprenentatge automàtic. Per exemple, entendre les matrius i els vectors és important per comprendre com es representen i manipulen les dades dins dels algorismes. De la mateixa manera, el càlcul és fonamental per entendre les tècniques d'optimització utilitzades en models d'entrenament, com ara el descens de gradients. Un aprenent amb una sòlida formació en aquestes àrees matemàtiques només pot necessitar poc temps per connectar els seus coneixements amb aplicacions d'aprenentatge automàtic. Tanmateix, aquells que no tinguin aquests antecedents poden requerir diverses setmanes o mesos d'estudi per obtenir els coneixements matemàtics necessaris.
L'estadística i la teoria de la probabilitat també són vitals, ja que formen la base de molts conceptes d'aprenentatge automàtic, com ara la prova d'hipòtesis, les distribucions i la inferència bayesiana. Aquests conceptes són essencials per entendre com els algorismes fan prediccions i com avaluar-ne el rendiment. Els estudiants amb formació en estadístiques poden comprendre ràpidament aquestes idees, mentre que altres poden necessitar més temps per estudiar aquests temes.
Un cop establerts els coneixements bàsics en programació, matemàtiques i estadístiques, els estudiants poden començar a explorar conceptes i algorismes bàsics d'aprenentatge automàtic. Això inclou la comprensió de l'aprenentatge supervisat, l'aprenentatge no supervisat i l'aprenentatge de reforç, que són els tres tipus principals d'aprenentatge automàtic. L'aprenentatge supervisat implica models d'entrenament sobre dades etiquetades i s'utilitza habitualment per a tasques com la classificació i la regressió. L'aprenentatge no supervisat, d'altra banda, tracta dades sense etiquetar i sovint s'utilitza per agrupar i reduir la dimensionalitat. L'aprenentatge per reforç implica entrenar els agents per prendre decisions recompensant els comportaments desitjats, i s'utilitza normalment en entorns dinàmics.
El viatge d'un principiant a l'aprenentatge automàtic comença sovint amb un aprenentatge supervisat, donada la seva naturalesa estructurada i l'abundància de recursos disponibles. Els algorismes clau per aprendre inclouen regressió lineal, regressió logística, arbres de decisió i màquines vectorials de suport. Cadascun d'aquests algorismes té els seus propis punts forts i febles, i entendre quan i com aplicar-los és una habilitat crítica. Implementar aquests algorismes des de zero, així com utilitzar-los a través de biblioteques com scikit-learn, pot ajudar a consolidar la comprensió.
A més d'aprendre sobre algorismes, és important entendre el procés d'entrenament i avaluació de models. Això implica dividir les dades en conjunts d'entrenament i proves, utilitzar la validació creuada per avaluar el rendiment del model i ajustar els hiperparàmetres per optimitzar la precisió del model. A més, entendre mètriques com ara la precisió, la precisió, la memòria, la puntuació F1 i el ROC-AUC és essencial per avaluar el rendiment del model.
L'experiència pràctica és inestimable en l'aprenentatge automàtic. Treballar en projectes, participar en concursos com els de Kaggle i aplicar l'aprenentatge automàtic a problemes del món real pot millorar molt la comprensió i les habilitats. Aquestes activitats permeten als estudiants trobar i resoldre reptes pràctics, com ara tractar les dades que falten, l'enginyeria de funcions i el desplegament de models.
Per a aquells que estiguin interessats a utilitzar Google Cloud per a l'aprenentatge automàtic, la familiaritat amb els conceptes de computació en núvol és beneficiós. Google Cloud ofereix una varietat de serveis i eines per a l'aprenentatge automàtic, com ara Google Cloud AI Platform, TensorFlow a Google Cloud i BigQuery ML. Entendre com aprofitar aquestes eines pot agilitzar el desenvolupament i el desplegament de models d'aprenentatge automàtic, permetent l'escalabilitat i la integració amb altres serveis al núvol.
El calendari per aprendre aquests conceptes bàsics pot variar molt. Per a algú que estudiï a temps parcial mentre treballa o assisteix a l'escola, pot trigar uns quants mesos a construir una comprensió sòlida. Aquells que puguin dedicar un esforç a temps complet a l'aprenentatge poden aconseguir-ho en poques setmanes. Tanmateix, és important reconèixer que l'aprenentatge automàtic és un procés continu. El camp està evolucionant ràpidament i mantenir-se al dia amb els nous desenvolupaments i tècniques és essencial per a qualsevol persona que segueixi una carrera en aquesta àrea.
Altres preguntes i respostes recents sobre EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Heu esmentat molts tipus d'algorismes com ara regressió lineal, arbres de decisió. Tot això són xarxes neuronals?
- Quines són les mètriques d'avaluació del rendiment d'un model?
- Què és la regressió lineal?
- És possible combinar diferents models de ML i crear una IA mestra?
- Quins són alguns dels algorismes més comuns utilitzats en l'aprenentatge automàtic?
- Com crear una versió del model?
- Com aplicar els 7 passos de ML en un context d'exemple?
- Com es pot aplicar l'aprenentatge automàtic a les dades de permisos de construcció?
- Per què es van suspendre les taules AutoML i què les succeeix?
- Quina és la tasca d'interpretar els doodles dibuixats pels jugadors en el context de la IA?
Consulta més preguntes i respostes a EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning