2024 年如何學習機器學習
Posted: Tue Dec 03, 2024 6:31 am
在數據和自動化日益驅動的世界中，機器學習作為回報豐厚且利潤豐厚的職業道路脫穎而出。對機器學習技能的需求激增，世界經濟論壇預測，從 2023 年到 2027 年，對人工智慧和機器學習專家的需求將增加40%。相關性和緊迫性。
本文將概述如何開始機器學習—從您需要學習的關鍵技能和技術到專門的機器學習學習計劃和您可以獲得的認證。
什麼是機器學習？
我們有一篇完整的文章專門探討什麼是機器學習。然而，從本質上講，機器學習 (ML) 是人工智慧 (AI) 的一個分支，專注於建立從資料中學習的系統。
透過識別大量資料集中的模式，機器學習演算法可以做出預測或決策，而無需明確編程來執行特定任務。這種功能將機器學習與傳統軟體區分開來，傳統軟體的結果是由一組規則預先決定的。常見的機器學習應用包括自動駕駛汽車、自動信用評分，甚至是 ChatGPT 等生成式人工智慧工具。
人工智慧、機器學習和深度學習之間的區別
資料和人工智慧的世界充滿了術語和縮寫，如果您關注過這個領域，您可能會看到「人工智慧」、「機器學習」和「深度學習」等字詞可以互換使用。在我們討論如何進行 ML 學習之旅之前，有必要更詳細地定義這些術語。我們有一篇完整的文章探討了AI、ML 和 DL 之間的差異，但總結如下：
人工智慧代表了一個更廣泛的概念，即機器能夠以我們認為「智慧」的方式執行任務。在這種情況下，一個簡單的計算器可以被視為人工智慧的一種形式。您還可以閱讀我們關於如何學習人工智慧的指南以發現更多資訊。
機器學習是人工智慧的一個子集，涉及使電腦能夠學習數據並做出基於數據的決策的演算法。一個很好的例子是根據客戶的購買行為來聚集客戶。
進一步縮小範圍，深度學習是機器學習的子集，它使用多層（因此「深度」）的神經網路來分析資料模式，模仿人腦的學習方法。深度學習使得人工智慧在流行媒體中取得了令人驚嘆的結果。 ChatGPT 和自動駕駛汽車是深度學習實際應用的例子。
比較不同行業術語
監督學習和無監督學習的區別
當您深入研究機器學習時，您可能會聽到的其他術語是「監督學習」和「無監督學習」——它們指的是機器學習和深度學習中的不同範式。下面我們來解壓縮它們：
監督學習：機器學習的一個範例，其中演算法學習輸入資料和我們想要建模的結果之間的關係，其中演算法能夠根據新的輸入資料預測結果。一個很好的例子是信用評分模型演算法，當對信用違約客戶的財務資料進行訓練時，可以更好地預測誰將來可能違約。
無監督學習：機器學習的一種範例，其中演算法學習輸入資料之間的相似性並相應地對它們進行分組。一個很好的例子是客戶細分演算法，該演算法根據客戶的購買和人口統計特徵對客戶進行聚類。
為什麼要在 2024 年學習機器學習？
機器學習是一個不斷發展的領域
根據世界經濟論壇的數據，從2023 年到2027 年，對人工智慧和機器學習專家的需求將增加40%。隨之增加。
機器學習專業人員的就業市場大幅成長，反映出機器學習技術在各領域的日益採用。
人工智慧和機器學習是成長最快的工作 -圖片來源
機器學習是一項高薪工作
隨著需求的增加和人才的稀缺，薪資也會增加。機器學習職位是科技業薪資最高的職位之一。來自 Glassdoor 等平台的數據突顯了數據科學家、人工智慧工程師和機器學習工程師等職位的豐厚薪水，使其成為對許多人有吸引力的職業道路。
以下是該領域常見職位的薪資以及來自Glassdoor 的數據
資料科學家：13.2 萬美元 - 19 萬美元
機器學習工程師：12.6 萬美元 - 18.7 萬美元
人工智慧工程師：12.5 萬美元 - 19.4 萬美元
研究科學家：$116K - $176K
圖片來源
機器學習具有智力挑戰
目前機器學習人才稀缺是有原因的，它不是一個容易掌握的技能。除了經濟誘因之外，機器學習也帶來了豐富的智力挑戰。該領域的動態本質需要不斷學習和適應新技術和方法，這使得它成為問題解決者和那些熱衷於突破機器能力界限的人的一個令人興奮的領域。
學習機器學習需要多久時間？
掌握機器學習的旅程因您的方法而異。對於自學者來說，根據現有知識、承諾程度和可用資源，時間框架可能會有很大差異。
可能需要幾個月到一年多的時間才能牢固掌握機器學習原理、程式設計（尤其是 Python）、數學和各種演算法，而自主線上課程、教程和實作專案可能會加快速度進程。
選擇正規教育，例如電腦科學、資料科學或相關領域的大學學位，通常需要三到四年的承諾。這些項目提供機器學習以及相關主題的深入培訓。無論選擇哪條路，機器學習成功的關鍵在於持續學習、實際應用以及跟上最新的領域發展。
要注意的是，機器學習是終身學習的職業，新技術、新方法不斷被開發出來。
2024 年如何從頭開始學習機器學習
深入研究機器學習是一個令人興奮且複雜的旅程。這是一個跨越許多子域的巨大域。但有了清晰的計劃、適當的資源和有條不紊的方法，這條道路就變得易於管理。以下是您在 2024 年暢遊機器學習的精彩世界的指南：
1. 溫習先決條件
在開始機器學習之旅之前，必須在關鍵領域打下堅實的基礎。這些基本技能是您人工智慧知識和能力的支柱：
基礎數學。機器學習深植於數學原理。雖然您不需要成為數學奇才才能在機器學習方面表現出色，但掌握線性代數、微積分和統計學的基礎知識至關重要。例如，理解線性代數中的矩陣運算和線性變換對於機器學習和深度學習演算法的導航至關重要。
基本統計。掌握統計學原理可以增強您對機器學習的理解。分析數據和提取有意義的見解的能力在該領域是必不可少的。熟悉統計顯著性、分佈、迴歸分析和機率估計等概念是有效應用各種機器學習技術的關鍵。
願意學習。機器學習是一門不斷發展的學科，其特點是不斷創新、方法論和技術。因此，對於任何渴望在機器學習領域取得成就或進步的人來說，擁有前瞻性的態度以及對持續學習和適應的熱情至關重要。
值得一提的是，這些基礎領域所需的專業知識和熟練程度會根據您所針對的特定機器學習角色而有所不同。例如，資料科學家可能不需要對機器學習中應用的每個數學原理有詳細的了解，而專注於開發新機器學習模型的研究科學家可能需要更深入的數學理解。
最終，根據您的職業目標自訂您的學習軌跡並調整不同科目的學習強度至關重要。
2. 開始培養你的機器學習技能
機器學習是一個廣泛的領域，包含各種子技能，每項技能對於掌握該領域至關重要。在這裡，我們將分解這些技能並提供資源來加深您的理解。
統計數據
統計學對於機器學習中分析數據、做出預測和得出結論至關重要。它包括理解資料分佈、統計測試和機率論，這是建立和評估機器學習模型的基礎。以下是一些可以幫助您開始使用機器學習統計的資源：
統計與 Python 技能軌道
統計學概論課程
資料揭秘：描述性統計概述
數學
數學，尤其是線性代數、微積分和機率，對於理解機器學習演算法的基本原理至關重要。這些數學概念直接應用於各種機器學習技術，從最佳化演算法到理解神經網路的結構。
揭秘深度學習的數學概念
R 課程中資料科學的線性代數
程式設計
程式設計是將機器學習模 巴哈馬電話號碼列表 型變成現實的工具。 Python 因其簡單性和可用於資料科學和機器學習的廣泛函式庫（例如 NumPy、Pandas 和 Scikit-learn）而成為最受歡迎的語言。不過，也有不少從業者使用R進行機器學習。在下面的部分中，我們將分享這兩種語言的頂級機器學習工具和軟體包。
Python 程式設計技能軌道
R 程式設計技能軌道
程式設計範式簡介課程
資料結構
資料結構對於機器學習中有效儲存、存取和操作資料至關重要。充分掌握陣列、列表、樹和圖及其演算法，可以顯著優化機器學習模型的效能。
資料結構與演算法概論課程
Python 資料結構與原始和非原始範例教程
資料處理
資料操作涉及清理、轉換和準備資料以供分析。這項技能對於機器學習至關重要，因為資料的品質和格式直接影響模型的效能。
使用 Python 進行資料操作技能軌
SQL 課程中的資料操作
使用 R Skill Track 進行資料操作
機器學習
了解機器學習原理、演算法和應用是該領域的核心。這包括監督和無監督學習、模型評估和調整。
使用 Python 的機器學習科學家職業軌跡
機器學習基礎與 Python 技能軌道
擁有 R 技能軌道的機器學習科學家
深度學習
深度學習是機器學習的一個子集，涉及訓練深度神經網路。這項技能與圖像和語音辨識、自然語言處理等複雜任務特別相關。
Python 深度學習簡介課程
Keras 深度學習簡介課程
PyTorch 課程中的深度學習簡介
軟體工程
軟體工程技能是不可或缺的，尤其是在生產環境中部署機器學習模型時。這包括了解 Git 等版本控制系統、持續整合和交付 (CI/CD) 實踐、Docker 等容器化技術以及 Kubernetes 等編排工具。熟悉用於部署和擴展應用程式的雲端服務（AWS、GCP、Azure）以及 API 和 Web 服務知識對於將 ML 模型整合到現有軟體系統中也至關重要。
Python 資料科學家軟體工程課程
數據科學與軟體工程的結合
商業頭腦
機器學習從業者今天面臨的一個大陷阱是開發的模型最終從未在生產中使用。了解機器學習解決方案的業務影響對於交付價值至關重要。這涉及掌握機器學習如何解決現實世界的業務問題、提高效率和推動創新。
R 課程中的業務流程分析
業務分析師 SQL 技能軌道
3. 學習基本的機器學習工具和軟體包
掌握機器學習需要熟悉一系列有助於資料處理、模型建構和演算法實現的工具和軟體包。雖然 Python 絕對是最受歡迎的機器學習程式語言，但我們探索了 Python 和 R 生態系統中最關鍵的套件，每個套件在 ML 工作流程中都有不同的用途。
頂級 Python 機器學習包
貓熊
Pandas 是 Python 中資料操作和分析的基石，提供了 DataFrame 等強大
本文將概述如何開始機器學習—從您需要學習的關鍵技能和技術到專門的機器學習學習計劃和您可以獲得的認證。
什麼是機器學習？
我們有一篇完整的文章專門探討什麼是機器學習。然而，從本質上講，機器學習 (ML) 是人工智慧 (AI) 的一個分支，專注於建立從資料中學習的系統。
透過識別大量資料集中的模式，機器學習演算法可以做出預測或決策，而無需明確編程來執行特定任務。這種功能將機器學習與傳統軟體區分開來，傳統軟體的結果是由一組規則預先決定的。常見的機器學習應用包括自動駕駛汽車、自動信用評分，甚至是 ChatGPT 等生成式人工智慧工具。
人工智慧、機器學習和深度學習之間的區別
資料和人工智慧的世界充滿了術語和縮寫，如果您關注過這個領域，您可能會看到「人工智慧」、「機器學習」和「深度學習」等字詞可以互換使用。在我們討論如何進行 ML 學習之旅之前，有必要更詳細地定義這些術語。我們有一篇完整的文章探討了AI、ML 和 DL 之間的差異，但總結如下：
人工智慧代表了一個更廣泛的概念，即機器能夠以我們認為「智慧」的方式執行任務。在這種情況下，一個簡單的計算器可以被視為人工智慧的一種形式。您還可以閱讀我們關於如何學習人工智慧的指南以發現更多資訊。
機器學習是人工智慧的一個子集，涉及使電腦能夠學習數據並做出基於數據的決策的演算法。一個很好的例子是根據客戶的購買行為來聚集客戶。
進一步縮小範圍，深度學習是機器學習的子集，它使用多層（因此「深度」）的神經網路來分析資料模式，模仿人腦的學習方法。深度學習使得人工智慧在流行媒體中取得了令人驚嘆的結果。 ChatGPT 和自動駕駛汽車是深度學習實際應用的例子。
比較不同行業術語
監督學習和無監督學習的區別
當您深入研究機器學習時，您可能會聽到的其他術語是「監督學習」和「無監督學習」——它們指的是機器學習和深度學習中的不同範式。下面我們來解壓縮它們：
監督學習：機器學習的一個範例，其中演算法學習輸入資料和我們想要建模的結果之間的關係，其中演算法能夠根據新的輸入資料預測結果。一個很好的例子是信用評分模型演算法，當對信用違約客戶的財務資料進行訓練時，可以更好地預測誰將來可能違約。
無監督學習：機器學習的一種範例，其中演算法學習輸入資料之間的相似性並相應地對它們進行分組。一個很好的例子是客戶細分演算法，該演算法根據客戶的購買和人口統計特徵對客戶進行聚類。
為什麼要在 2024 年學習機器學習？
機器學習是一個不斷發展的領域
根據世界經濟論壇的數據，從2023 年到2027 年，對人工智慧和機器學習專家的需求將增加40%。隨之增加。
機器學習專業人員的就業市場大幅成長，反映出機器學習技術在各領域的日益採用。
人工智慧和機器學習是成長最快的工作 -圖片來源
機器學習是一項高薪工作
隨著需求的增加和人才的稀缺，薪資也會增加。機器學習職位是科技業薪資最高的職位之一。來自 Glassdoor 等平台的數據突顯了數據科學家、人工智慧工程師和機器學習工程師等職位的豐厚薪水，使其成為對許多人有吸引力的職業道路。
以下是該領域常見職位的薪資以及來自Glassdoor 的數據
資料科學家：13.2 萬美元 - 19 萬美元
機器學習工程師：12.6 萬美元 - 18.7 萬美元
人工智慧工程師：12.5 萬美元 - 19.4 萬美元
研究科學家：$116K - $176K
圖片來源
機器學習具有智力挑戰
目前機器學習人才稀缺是有原因的，它不是一個容易掌握的技能。除了經濟誘因之外，機器學習也帶來了豐富的智力挑戰。該領域的動態本質需要不斷學習和適應新技術和方法，這使得它成為問題解決者和那些熱衷於突破機器能力界限的人的一個令人興奮的領域。
學習機器學習需要多久時間？
掌握機器學習的旅程因您的方法而異。對於自學者來說，根據現有知識、承諾程度和可用資源，時間框架可能會有很大差異。
可能需要幾個月到一年多的時間才能牢固掌握機器學習原理、程式設計（尤其是 Python）、數學和各種演算法，而自主線上課程、教程和實作專案可能會加快速度進程。
選擇正規教育，例如電腦科學、資料科學或相關領域的大學學位，通常需要三到四年的承諾。這些項目提供機器學習以及相關主題的深入培訓。無論選擇哪條路，機器學習成功的關鍵在於持續學習、實際應用以及跟上最新的領域發展。
要注意的是，機器學習是終身學習的職業，新技術、新方法不斷被開發出來。
2024 年如何從頭開始學習機器學習
深入研究機器學習是一個令人興奮且複雜的旅程。這是一個跨越許多子域的巨大域。但有了清晰的計劃、適當的資源和有條不紊的方法，這條道路就變得易於管理。以下是您在 2024 年暢遊機器學習的精彩世界的指南：
1. 溫習先決條件
在開始機器學習之旅之前，必須在關鍵領域打下堅實的基礎。這些基本技能是您人工智慧知識和能力的支柱：
基礎數學。機器學習深植於數學原理。雖然您不需要成為數學奇才才能在機器學習方面表現出色，但掌握線性代數、微積分和統計學的基礎知識至關重要。例如，理解線性代數中的矩陣運算和線性變換對於機器學習和深度學習演算法的導航至關重要。
基本統計。掌握統計學原理可以增強您對機器學習的理解。分析數據和提取有意義的見解的能力在該領域是必不可少的。熟悉統計顯著性、分佈、迴歸分析和機率估計等概念是有效應用各種機器學習技術的關鍵。
願意學習。機器學習是一門不斷發展的學科，其特點是不斷創新、方法論和技術。因此，對於任何渴望在機器學習領域取得成就或進步的人來說，擁有前瞻性的態度以及對持續學習和適應的熱情至關重要。
值得一提的是，這些基礎領域所需的專業知識和熟練程度會根據您所針對的特定機器學習角色而有所不同。例如，資料科學家可能不需要對機器學習中應用的每個數學原理有詳細的了解，而專注於開發新機器學習模型的研究科學家可能需要更深入的數學理解。
最終，根據您的職業目標自訂您的學習軌跡並調整不同科目的學習強度至關重要。
2. 開始培養你的機器學習技能
機器學習是一個廣泛的領域，包含各種子技能，每項技能對於掌握該領域至關重要。在這裡，我們將分解這些技能並提供資源來加深您的理解。
統計數據
統計學對於機器學習中分析數據、做出預測和得出結論至關重要。它包括理解資料分佈、統計測試和機率論，這是建立和評估機器學習模型的基礎。以下是一些可以幫助您開始使用機器學習統計的資源：
統計與 Python 技能軌道
統計學概論課程
資料揭秘：描述性統計概述
數學
數學，尤其是線性代數、微積分和機率，對於理解機器學習演算法的基本原理至關重要。這些數學概念直接應用於各種機器學習技術，從最佳化演算法到理解神經網路的結構。
揭秘深度學習的數學概念
R 課程中資料科學的線性代數
程式設計
程式設計是將機器學習模 巴哈馬電話號碼列表 型變成現實的工具。 Python 因其簡單性和可用於資料科學和機器學習的廣泛函式庫（例如 NumPy、Pandas 和 Scikit-learn）而成為最受歡迎的語言。不過，也有不少從業者使用R進行機器學習。在下面的部分中，我們將分享這兩種語言的頂級機器學習工具和軟體包。
Python 程式設計技能軌道
R 程式設計技能軌道
程式設計範式簡介課程
資料結構
資料結構對於機器學習中有效儲存、存取和操作資料至關重要。充分掌握陣列、列表、樹和圖及其演算法，可以顯著優化機器學習模型的效能。
資料結構與演算法概論課程
Python 資料結構與原始和非原始範例教程
資料處理
資料操作涉及清理、轉換和準備資料以供分析。這項技能對於機器學習至關重要，因為資料的品質和格式直接影響模型的效能。
使用 Python 進行資料操作技能軌
SQL 課程中的資料操作
使用 R Skill Track 進行資料操作
機器學習
了解機器學習原理、演算法和應用是該領域的核心。這包括監督和無監督學習、模型評估和調整。
使用 Python 的機器學習科學家職業軌跡
機器學習基礎與 Python 技能軌道
擁有 R 技能軌道的機器學習科學家
深度學習
深度學習是機器學習的一個子集，涉及訓練深度神經網路。這項技能與圖像和語音辨識、自然語言處理等複雜任務特別相關。
Python 深度學習簡介課程
Keras 深度學習簡介課程
PyTorch 課程中的深度學習簡介
軟體工程
軟體工程技能是不可或缺的，尤其是在生產環境中部署機器學習模型時。這包括了解 Git 等版本控制系統、持續整合和交付 (CI/CD) 實踐、Docker 等容器化技術以及 Kubernetes 等編排工具。熟悉用於部署和擴展應用程式的雲端服務（AWS、GCP、Azure）以及 API 和 Web 服務知識對於將 ML 模型整合到現有軟體系統中也至關重要。
Python 資料科學家軟體工程課程
數據科學與軟體工程的結合
商業頭腦
機器學習從業者今天面臨的一個大陷阱是開發的模型最終從未在生產中使用。了解機器學習解決方案的業務影響對於交付價值至關重要。這涉及掌握機器學習如何解決現實世界的業務問題、提高效率和推動創新。
R 課程中的業務流程分析
業務分析師 SQL 技能軌道
3. 學習基本的機器學習工具和軟體包
掌握機器學習需要熟悉一系列有助於資料處理、模型建構和演算法實現的工具和軟體包。雖然 Python 絕對是最受歡迎的機器學習程式語言，但我們探索了 Python 和 R 生態系統中最關鍵的套件，每個套件在 ML 工作流程中都有不同的用途。
頂級 Python 機器學習包
貓熊
Pandas 是 Python 中資料操作和分析的基石，提供了 DataFrame 等強大