Uczenie maszynowe - od czego zacząć

Odpowiedz Nowy wątek
2018-03-06 10:35

Rejestracja: 3 lata temu

Ostatnio: 6 dni temu

0

Cześć,

Chciałbym zacząć bawić się w tematy uczenia maszynowego. I mam pytania:

  • od czego zacząć?
  • w jakie technologie pójść?
  • jaki jest must have dla juniora w tym temacie?

Pozostało 580 znaków

2018-03-06 10:44

Rejestracja: 5 lat temu

Ostatnio: 5 dni temu

0

od czego zacząć?

Od teorii. Niestety. Na początek warto pochylić się nad tematami związanymi z uczeniem maszynowym: systemy uczące, klastry, algorytmy, sieci neuronowe, logika rozmyta, szeroko pojęte "data mining". Bez tego zabawa w kodowanie czegokolwiek będzie tylko strzelaniem w ciemno.

w jakie technologie pójść?

Tu zależy od Ciebie, ale polecam celować w coś dobrego do kodowania logiki, bez wdawania się w szczegóły. Czyli coś, co pozwoli Ci skupić się na samym uczeniu maszynowym i implementowaniu Twoich pomysłów. Dobry jest tutaj Python, niektórzy wykorzystują Javę.

jaki jest must have dla juniora w tym temacie?

To zależy od firmy, bo uczenie maszynowe (zwłaszcza komercyjnie) jest tematem mega szerokim. Więc jedno ogłoszenie może być zupełnie inne niż pozostałe. Myślę, że właśnie na ogłoszeniach powinieneś opierać swoje "must have"

jakieś książki wprowadzające w temat możesz polecić? - marek1992 2018-03-06 10:48
Takie pytania warto zadawać jako post, nie jako komentarz - post z pytaniem i odpowiedzią będzie łatwiej widoczny dla kolejnych czytających ;) - Bartosz36 2018-03-06 11:48

Pozostało 580 znaków

2018-03-06 10:53

Rejestracja: 6 lat temu

Ostatnio: 2 dni temu

1

Polecam na początek ten kurs https://www.coursera.org/learn/machine-learning .Masz tutaj wprowadzenie do algebry i podstawowe informacje. Po zrobieniu kursu myślę że będziesz wiedział gdzie iść dalej ;)

Pozostało 580 znaków

2018-03-06 11:54

Rejestracja: 5 lat temu

Ostatnio: 5 dni temu

0

jakieś książki wprowadzające w temat możesz polecić?

Szczerze mówiąc w trakcie swoich studiów (edit: studiów z tej konkretnej dziedziny! W innych dziedzinach książki często okazywały się niezbędne) nie korzystałem z książek prawie w ogóle. Tematy, o których tu mówimy są często albo zbyt świeże albo wręcz nieaktualne. Jeśli rzeczywiście chcesz opierać się na literaturze to polecam artykuły lub cudze prace (na przykład doktorskie). Warto trochę poszukać i skorzystać z tego, co oferują na swoich stronach pracownicy naukowi niektórych uczelni - można tam często znaleźć polecane przez nich pozycje.
Ja osobiście najczęściej opierałem się na zasobach internetu (szeroko rozumianych) i właśnie na artykułach, o których wspominałem.

edit2: Mówiłem, że książki są nieaktualne lub ich po prostu brakuje, ale to było jakiś czas temu i jeśli ktoś natrafił jednak na jakąś nową pozycję wartą uwagi, to proponuję ją wrzucić w komentarz

edytowany 2x, ostatnio: Bartosz36, 2018-03-06 11:57

Pozostało 580 znaków

2018-03-06 21:39

Rejestracja: 2 lata temu

Ostatnio: 1 rok temu

0

Ważnym wyborem jest zdecydowanie, którą z 2 opcji wybierasz:

  • nisko poziomowe - uczysz się algorytmiki i teorii z nią związanej
  • wysoko poziomowe - dostępnych narzędzi i architektury rozwiązań wykorzystujących ML, w jakich przypadkach korzystać z jakiego rodzaju sieci

Ja na początek polecił bym googlowski crash course: https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/

Pozostało 580 znaków

2018-03-06 21:45

Rejestracja: 4 lata temu

Ostatnio: 27 sekund temu

0

A to?

http://cs229.stanford.edu/

edytowany 1x, ostatnio: WeiXiao, 2018-03-06 21:45

Pozostało 580 znaków

Świetny Terrorysta
2018-03-06 22:16
Świetny Terrorysta
0

Nie robcie tych kursow dla hindusow z coursery, udemy czy jakichs google crash cursow. Cs229 i cała reszta ze stanfordu. Ten post powyżej o czytaniu artykułów naukowych to chyba jakiś żart. To porada dobra dla kogoś z magisterka z matematyki, albo kogoś kto ma już solidny background (np.cs229)

Pozostało 580 znaków

2018-03-06 22:29

Rejestracja: 3 lata temu

Ostatnio: 7 godzin temu

1

Ja mam obecnie książkę Cichosza pt. "Systemy uczące się". Jestem z niej bardzo zadowolony, według mnie idealne wyważenie między teorią (matmą) a praktyka, jest tam bardzo dużo POZA sieciami neuronowymi. Jednakże trzeba mieć jakąś wiedzę teoretyczną by z niej skorzystać.

Pozostało 580 znaków

qwertyuiop1234
2018-03-07 17:00
qwertyuiop1234
0

Cs229 i cała reszta ze stanfordu

to można przerabiać samemu czy trzeba w zorganizowanych grupach w określonym czasie na przestrzeni całego semestru? ile to kosztuje?

Pozostało 580 znaków

2018-09-18 23:45

Rejestracja: 2 lata temu

Ostatnio: 7 miesięcy temu

2

Do machine learning to musisz umiec:

*linear algebra (vector spaces, orthogonality, projections, eigenvectors, tensors), ktora jest niezbedna do zrozumienia regresji, PCA, clustering, trees , ANOVA, etc

*calculus (np. do back-propagation)

*optimisation (simplex, quadratic optimisation, how to optimise non convex function, gradient descent)

*prawdopodobienstwo i statystyka(estimators, general linear models, likelihoods, inferences)

Jak w statystyce robisz to R, jak bardziej w modeling to Python. Do DeepLearning mozesz uzywac dwoch, ale musisz zrozumiec np. TensorFlow or PyTorch tak czy owak.
Fajna wydaje sie Julia. Do tej pory przepisywalam simulations from Matlab ale zaczne robic to w Julia.
Jak ktos chce to podrzuce linka do fajnych ksiazek na temat

Tak czy owak bez solidnej powtorki z matmy sie nie obejdzie.

edytowany 3x, ostatnio: Lucy Nowacki, 2018-09-18 23:48
nic nie pamiętam z alebry liniowej ze studiów, a regresję, PCA, drzewa czy Anovę czaję. Do tego jest potrzebna statystyka matematyczna a nie algebra. - Julian_ 2018-09-19 07:56
nie przesadzajmy, nie musi umieć wszystkiego ;) wyklikałaś tu materiału na ze 3-4 profesury z IT ;) - hurgadion 2018-09-19 16:38

Pozostało 580 znaków

2018-09-19 08:36

Rejestracja: 3 lata temu

Ostatnio: 1 miesiąc temu

0

Polecam Pana Andrew Ng z tej stronki https://www.coursera.org/
warto zacząć od tego kursu https://www.coursera.org/learn/machine-learning
Gościu jest wykładowcą na Stanfordzie i świetnie wprowadza w temat od samych podstaw. Kurs działa jak właściwie kurs na uczelni, ale jest płatny tylko jeśli chcesz dostać certyfikat że go ukończyłeś, jeśli chcesz tylko wiedzę to za darmochę

edytowany 1x, ostatnio: Matthi, 2018-09-19 08:37

Pozostało 580 znaków

Odpowiedz

1 użytkowników online, w tym zalogowanych: 0, gości: 1, botów: 0