머신 러닝을 배우는 방법

머신 러닝은 IT 산업의 획기적인 기술입니다. 그것은 지능적인 기계의 도움으로 일을 완성하는 과학이다.

이것은 컴퓨터에서 일련의 알고리즘과 기술을 사용하여 사용 가능한 데이터에서 결정과 예측을 하는 개념이다.

머신러닝이 세상을 바꾸고 있다. 그것은 과학, 의료, 생산, 소매, 통신 등과 같은 많은 분야에서 사용되고 있다.

머신 러닝을 시작하는 가장 좋은 방법을 빠르게 확인해 보겠습니다.

 

머신 러닝을 배우는 단계

다음 단계에 따라 머신 러닝을 학습하는 가장 쉬운 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 수학의 기초부터 시작

수학에서 탄탄한 기초를 갖추는 것은 기계 학습에서 당신의 여정을 시작하기 위해 필요하다.

이는 머신 러닝 알고리듬에 대한 더 나은 이해를 달성하는 데 도움이 된다.

수학에서 다룰 주요 개념은 다음과 같다.

a. 대수선

선형 대수학은 벡터, 행렬, 선형 변환과 관련된 수학의 하위 영역일 수 있다.

그것은 알고리즘의 운용을 기술하지 않을 것에서부터 알고리즘의 코드 구현에 이르기까지 기계 학습 분야의 핵심 토대이다.

이렇게 하면 데이터를 선형 방정식으로 표시하는 데 도움이 됩니다.

대수학, 급진적, 그래픽 선형 방정식, 기울기에서 연산을 수행하는 방법, 인수, 행렬 분석 등의 개념을 학습합니다. 

대수학은 실제로 실제의 변수를 찾고 그것들을 해결하기 위해 사용된다.

추천 시스템과 안면 인식에 사용됩니다.

데이터의 표현은 선형 대수학에서 학습된 행렬의 도움으로 이루어진다.

b. 미적분

Maxima & Minima, 단일 및 다중 변수의 함수 및 부분 파생물은 미적분의 중요한 주제입니다.

변수와 변수의 변화 방법을 연구하는 데 사용됩니다.

미적분학의 지식은 많은 기계 학습 기술과 응용 프로그램을 구축하기 위해 필요하다.

예를 들어 - 모형을 최적화하려면 파생 모델 및 구배를 계산해야 합니다.

c. 확률

확률은 불확실성을 정량화하는 수학 분야일 수 있다.

이는 분명 기계 학습 분야의 한 축이며, 시작하기 전에 반드시 검토해야 할 전제조건으로 추천하고 있습니다.

머신러닝 분야의 데이터 수집 및 분석을 위한 수학의 핵심 영역이다.

확률의 개념은 사건이 일어날 확률을 측정하는 것입니다.

사용 가능한 데이터에서 통찰력을 도출해야 하며, 이를 위해 확률을 이해해야 합니다.

일반적으로 확률과 통계는 함께 공부해야 하는 것입니다.

기계 학습 전문가가 되려면 이 두 가지 스킬의 조합이 필요합니다.

어떤 유형의 데이터 분석이 필요한지에 대한 지식을 제공합니다.

2. 통계

데이터를 처리하려면 통계 기법과 방법이 필요하다.

두 범주로 나뉩니다.

a. 기술 통계량

결과를 해석하는 데 사용할 수 있는 데이터 분석 도구의 유형을 결정할 수 있도록 사용 가능한 데이터를 설명하고 요약하려면 기술 통계량이 필요합니다.

기술 통계량에서 다룰 항목은 중심 경향, 정규 분포, 변동성 및 표본 분포입니다.

b. 미분 통계

차동 통계량은 데이터 분석 후 추론과 결론을 도출하는 데 도움이 됩니다.

결론을 내리기 위해 연구해야 하는 항목은 추정, 가설 검정, 분산 분석, 상관관계, 회귀 분석 등입니다.

이 기법은 더 작은 표본에 적용되며 더 큰 그룹에 이를 암시한다.

3. 기계 학습 알고리즘

ML 알고리즘은 데이터를 학습하고 예측을 할 수 있는 내장 머신 러닝이다.

다음은 세 가지 그룹으로 나뉩니다.

a. 지도 학습

모델은 사용 가능한 데이터(알고 있는/라벨 된 값)의 도움으로 준비되고 예측은 모델에 기초하여 이루어진다.

예측이 잘못되면 모형이 업데이트되고 예측이 수정됩니다.

이 프로세스는 모형이 데이터에 대해 원하는 수준의 정확도를 달성할 때까지 계속됩니다.

b. 비지도 학습

b. 비지도 학습

따라서 할당되지 않은 데이터 세트 간에 연결이 발견됩니다.

이 기계는 사용 가능한 데이터 사이의 패턴, 추세 및 유사성을 통해 이 작업을 수행합니다.

클러스터링 및 연결 방법은 비지도 기계 학습에 도움이 되는 예제이다.

c. 강화 학습

강화 학습은 위에서 언급한 두 알고리듬 사이에 속하므로 준지도 학습이라고도 한다.

알려진 입력 데이터의 소량을 사용하며 라벨이 부착되지 않은 입력 데이터(샘플링 방법 등)를 다량 지원합니다.

예측을 위한 최선의 방법에 대한 피드백을 제공하는 데 도움이 됩니다.

4. 프로그래밍 언어

기계 학습에서 전체 작업을 다룰 수 있는 프로그래밍 언어는 없습니다.

따라서 언어는 현재 진행 중인 프로젝트에 기반하여 선호됩니다.

프로그래밍 언어는 기계가 쉽게 이해할 수 있는 언어로 문제를 코드 화하는 데 도움이 됩니다.

먼저 파이썬, 자바, R, 스칼라 등 몇 가지 언어로 시작할 수 있다.

파이썬은 머신 러닝 프로젝트에 사용되는 가장 인기 있는 프로그래밍 언어이다.

5. 데이터 논쟁 및 분석

데이터가 없으면 기계 학습, 데이터 과학 또는 빅데이터가 없습니다.

전문가와 초보자는 모두 데이터가 왕이라는 것을 알아야 한다.

잘 구성된 데이터를 사용하면 복잡한 알고리즘을 매우 쉽게 수행할 수 있습니다(사용 방법을 알고 있는 경우에만).

데이터 분석 프로세스에는 수집, 정리 또는 논쟁, 저장, 분석 및 데이터의 마지막 시각화가 포함됩니다.

데이터를 분석하고 그래픽으로 나타내려면 다양한 데이터 시각화 도구를 학습해야 합니다.

QlikView, QlikSense, SAS 시각적 분석, D3.js, ggplot2 등은 머신 러닝에서 데이터 시각화에 가장 많이 사용되는 도구 중 하나이다.

6. 기계 학습 서적 및 커뮤니티 참조

말했듯이, 책은 여러분의 가장 친한 친구입니다.

여가 시간에 책을 읽고 기술 지식을 늘립니다.

명심하십시오. 학습은 연속적인 과정입니다. 단, 그 과정만 제외하면, 다시 돌아가기 위한 사이클링과 개념을 검토해야 합니다.

또한, 머신러닝 커뮤니티에 적극적으로 참여하세요.

네트워크를 늘리고 머신 러닝 전문가의 견해를 알 수 있도록 도와줍니다.

따라서, 기술에 대한 지식을 늘립니다.

7. 실시간 머신 러닝 프로젝트 참여

• 표적 연습에 집중 - 이것은 여러분의 기술을 연마하기 위한 구체적이고 간결한 연습의 사용을 포함한다.
• 전체 ML 워크플로우 - 데이터 수집, 정리 및 사전 처리를 연습합니다. 그런 다음 데이터에서 모형을 만들고 문제를 기반으로 평가합니다.
• 실제 데이터 세트에 대한 연습 - 특정 과제에 적합한 데이터 유형을 선택하고 문제에 가장 적합한 알고리즘을 적용합니다.

요약

만약 여러분이 기계 학습을 배우고 실제 프로젝트로 연습하기 위해 이 모든 단계를 따랐다면, 여러분은 이제 세계를 정복할 준비가 된 것입니다!

기계 학습의 90%를 배웠지만, 딥 러닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등과 같은 더 많은 것을 배울 수 있습니다.

그 분야의 전문가가 되기 위한 열쇠는 배움을 멈추지 않는 것이다.