Ключ к обучению чему-либо — делать маленькие шаги или стремиться к более мелким целям, чтобы достичь своей цели. Эта стратегия не позволит вам разочароваться, а также повысит вашу уверенность в себе более мелкими успехами.
Кроме того, есть открытые ресурсы, бесплатные онлайн-курсы и другие подобные ресурсы, где вы можете изучить эту тему.
Что касается машинного обучения, вы можете начать с основ, чтобы укрепить свои основы, прежде чем переходить к более сложным темам для углубленного изучения.
Для основ вы должны начать изучать, что такое аналитика, большие данные, искусственный интеллект и наука о данных. Вы должны быть в состоянии связать, как эти домены соотносятся с реальными приложениями.
По мере продвижения вы можете начать изучать структуры данных, принципы вероятности, выборку, переменные, числовые данные, множественную регрессию и другие связанные понятия.
Язык программирования играет жизненно важную роль в машинном обучении. Итак, попробуйте освоить Python, R или другие языки. Опять же, вам нужно учиться поэтапно, чтобы не перегружать себя.
Точно так же в Deep Learning вам нужно будет охватить такие темы, как искусственные нейронные сети, обработка естественного языка, сверточные нейронные сети, TensorFlow и Open CV.
Приложения глубокого обучения помогли таким компаниям, как Google и Apple, создать Google Assistant и Siri.
Вам также необходимо не забывать практиковать приобретенные навыки для создания и выполнения небольших проектов. Это поможет вам овладеть этими навыками.
Источник изображения: Unsplash
