機械学習と深層学習へのロードマップ | アブドゥル・ラファイ 2023年1月

学習は、私たちが毎日しなければならないことです。 開発者として、最新かつ最新のテクノロジを学ぶ必要があります。学習しないと、この分野で成功できない可能性があるからです。

私は Web 開発者であり、機械学習エンジニアです。 私は両方に取り組んでおり、時間の経過とともにスキルを向上させようとしていますが、現在の自分の位置と将来の自分の位置を確認するためのガイダンスが必要な場合があります.

そこで、このブログでは、基礎を学び、機械学習用の独自のさまざまなモデルのトレーニングを開始できる完璧なロード マップを提供します。

ロードマップ

機械学習や深層学習を得意とするためには、プログラミング、コーディング方法、問題の解決方法、複雑な問題を解決するためにどのようなロジックを使用するかを知っている必要があります。

あなたが最初にやらなければならないことは、プログラミング言語を学ぶことです。そのためには、学ぶことをお勧めします パイソン.

Python プログラミング言語の基礎を学び、Python プログラミング言語に慣れ、ロジックを構築してみて、問題を解決する方法を学びます。 コーディングすればするほど、より良い結果が得られます。

Python はあらゆる点で優れています。 Python プログラミング言語を使えば、ウェブサイトの構築、ゲームの開発、何かを予測するためのマシンのトレーニング、テキストや画像などのあらゆるものを生成するためのマシンのトレーニングなど、何でもできます。 Python でできることはたくさんあります。

機械学習の基本をすべて理解したら、仕事を成し遂げるためにいくつかの基本的なライブラリを学ぶ必要があります。そのために、いくつかのライブラリをお勧めします。

NumPy は、さまざまな数学的演算の実行に使用できるため、多次元配列および行列処理用の人気のある Python ライブラリです。 線形代数、フーリエ変換などを処理する機能により、NumPy は機械学習や人工知能 (AI) プロジェクトに最適であり、ユーザーは行列を操作して機械学習のパフォーマンスを簡単に向上させることができます。 NumPy は、他のほとんどの Python ライブラリよりも高速で使いやすいです。

機械学習が超音速で成長する中、多くの Python 開発者は機械学習、特に科学計算や分析計算用の Python ライブラリを作成していました。 Travis Oliphant、Eric Jones、および Pearu Peterson は、2001 年にこれらのコードのほとんどを統合して標準化することを決定しました。 結果のライブラリは、SciPy ライブラリと名付けられました。

SciPy ライブラリは、線形代数、画像の最適化、統合内挿、特殊関数、高速フーリエ変換、信号と画像の処理、常微分方程式 (ODE) の解法、および科学と分析におけるその他の計算タスクのためのモジュールを提供します。

SciPy によって使用される基本的なデータ構造は、NumPy モジュールによって提供される多次元配列です。 SciPy は、配列操作サブルーチンを NumPy に依存しています。 SciPy ライブラリは、ユーザーフレンドリーで効率的な数値関数を提供するとともに、NumPy 配列で動作するように構築されています。

scikit-learn は、NumPy と SciPy に基づいて構築された非常に人気のある機械学習ライブラリです。 これは、従来の教師ありおよび教師なし学習アルゴリズムのほとんどをサポートし、データ マイニング、モデリング、および分析にも使用できます。 scikit-learn のシンプルな設計は、機械学習の初心者に使いやすいライブラリを提供します。

Pandas は、NumPy の上に構築されたもう 1 つの Python ライブラリで、機械学習とトレーニング用の高レベルのデータ セットを準備します。 1 次元 (シリーズ) と 2 次元 (データ フレーム) の 2 種類のデータ構造に依存します。 これにより、Pandas は、金融、エンジニアリング、統計など、さまざまな業界に適用できます。 動きの遅い動物自体とは異なり、Pandas ライブラリは迅速で、準拠しており、柔軟です。

Matplotlib は、データの視覚化に重点を置いた Python ライブラリであり、主に美しいグラフ、プロット、ヒストグラム、および棒グラフを作成するために使用されます。 SciPy、NumPy、および Pandas からのデータのプロットと互換性があります。 他の種類のグラフ作成ツールを使用した経験がある場合は、Matplotlib が最も直感的な選択になる可能性があります。

これらのライブラリは、データを読み取り、それを複数の配列、変数、またはデータ フレームに格納するのに最適です。 データを保存したら、そのデータをさまざまなグラフの形式で表示する必要があります。 すべての公式ドキュメントを提供しました。 それらを確認してください。そうすれば、あなたを助けることができます。
もう 1 つ: 公式ドキュメントを読んでください。 それはあなたが夢中になるのを助けます。

どうぞ。 私が数学について言及するときはいつでも、機械学習に数学は必要ないと言う人がいますが、信じてください、数学を学ぶ必要があります。

  • 確率と統計
  • 線形代数
  • 微積分
  • マトリックス

各科目には目的があります。 確率と統計は、データがどのように機能し、各データセットの範囲が何であるかを判断できるように、さまざまな種類のデータを読み取るのに役立ちます。 線形代数と行列は、モデルに従ってデータを再形成するのに役立ちます。 データを再生して再形成する方法を理解すれば、データセットがどれほど大きくても純粋でもなくても、与えられたデータを使って何でもできます。 だから、彼らがあなたを助けることを学びましょう。

Python でコーディングする方法と、機械学習で数学がどのように機能するかを学習したら、さまざまな機械学習モデルを学習する必要があります。 そこには非常に多くのモデルがあり、各モデルには目的があります。 それらを研究し、それらのユニークな点を見つけてください。 各モデルがどのように機能しているか、入力とは何か、出力とは何か、必要なデータの種類は何か、そのモデルのデータをどのように再形成できるか。

さまざまな機械学習モデルを見つけることができる素晴らしい場所があり、その場所は Kaggle と呼ばれています。
Kaggle は機械学習モデルの学習に最適です。 多くのデータセットを見つけることができ、さまざまな機械学習モデルをチェックすることさえできます.

また、Github から多くの助けを得ることができます。 GitHub は、すべてのバージョンを 1 か所に保存できるため、すべての開発者にとって最適です。

モデルの読み方とモデルのコーディング方法を理解したら、次はさまざまな Python ライブラリを使用して独自のモデルを作成する必要があります。その一部を以下に示します。

テンソル フロー

TensorFlow のオープンソース Python ライブラリは、微分可能プログラミングと呼ばれるものに特化しています。つまり、高水準言語内で関数の導関数を自動的に計算できます。 TensorFlow の柔軟なアーキテクチャとフレームワークを使用すると、機械学習モデルとディープ ラーニング モデルの両方を簡単に開発して評価できます。 TensorFlow を使用して、デスクトップとモバイルの両方で機械学習モデルを視覚化できます。

海生まれ

Seaborn はもう 1 つのオープンソースの Python ライブラリで、Matplotlib (プロットとデータの視覚化に重点を置いています) に基づいていますが、Pandas のデータ構造を特徴としています。 Seaborn は、学習データのプロットを生成できるため、ML プロジェクトでよく使用されます。 すべての Python ライブラリの中で、最も美しいグラフとプロットを生成するため、マーケティングやデータ分析にも使用する場合に効果的な選択肢となります。

テアノ

Theano は、数値計算に重点を置いた Python ライブラリであり、特に機械学習用に作成されています。 多次元配列を使用して ML モデルを作成する数学的モデルと行列計算を最適化および評価できます。 Theano は、機械学習および深層学習の開発者またはプログラマーによってほぼ排他的に使用されます。

ケラス

Keras は、ML モデルのニューラル ネットワークを開発するために特別に設計された Python ライブラリです。 Theano と TensorFlow の上で実行して、ニューラル ネットワークをトレーニングできます。 Keras は柔軟で、移植性があり、ユーザーフレンドリーで、複数の機能と簡単に統合できます。

PyTorch

PyTorch は、C プログラミング言語フレームワークである Torch に基づくオープンソースの機械学習 Python ライブラリです。 主に、自然言語処理やコンピューター ビジョンを含む ML アプリケーションで使用されます。 PyTorch は、大規模で高密度のデータ セットとグラフの実行が非常に高速であることで知られています。

これらのライブラリについて学習する必要があります。 取得したら、モデルを作成できます。 モデルをトレーニングする方法、モデルをテストする方法、および優れた機械学習または深層学習モデルを作成するために使用できる比率について学習します。

使い方を学ぶ ギットGitHub; これは、すべての開発者にとって重要なスキルです。 これにより、プロジェクトを保存し、いくつかのプロジェクトを完了し、問題を処理するスキルを持っていることを世界に示すことができます.

次に学ぶべき最も重要なことは、 コードとプロジェクトを文書化する、しばらくするとすべてを忘れてしまい、ドキュメントがなければ、過去に解決した問題の解決策を見つけるのに永遠に時間がかかるためです。

必要なのは、練習できるプロジェクトのアイデアだけです。 そこで、私が過去に使用したプロジェクトのアイデアをいくつか紹介します。

  • 機械学習を使用して、自分の収益を予測します。
  • 今後数か月の支出を予測します。
  • Kaggle で機械学習の課題に取り組みます。
  • ディープラーニングと機械学習を使用して画像処理と画像復元を行います。

現在の市場は考えられており、スキルがなければ生き残れないので、今後のテクノロジーを学び、優れた人物になりましょう。 好きなことを学びましょう。 他人の言うことを聞かないでください。

これは、私が機械学習を学ぶために使用したロードマップです。このブログを気に入っていただければ幸いです。 次回お会いしましょう。

本名:アブドゥル・ラファイ

メール: 99marafay@gmail.com

ウェブサイト: https://rafay99.info/

ブログのウェブサイト:

  1. 中くらい
  2. 個人のウェブサイト

ご不明な点がございましたら、お気軽にお問い合わせください。

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