de Siraj Raval

Acesta este motivul pentru care oricine poate învăța Machine Learning

Introducere

Învățarea automată a fost în mod tradițional o tehnologie pe care numai doctoranzii și instituțiile cu o mulțime de resurse financiare ar putea să o utilizeze. Dar în zilele noastre, există atât de multe instrumente care permit oricui să înceapă să învețe învățarea automată. Fără scuze!

În această postare de blog, voi evidenția cele patru pietre fundamentale ale învățării automate și modul în care fiecare dintre ele a fost democratizată în ultimii ani.

Dacă doriți să rămâneți la curent cu ultimele mele conținut AI, asigurați-vă că Abonati-va către canalul meu YouTube.

Cele patru pietre fundamentale ale învățării automate sunt date, calcule, algoritmi, și educaţie.

Date

Verifică acest listă uimitoare de seturi de date publice pe GitHub. Și dacă nu este suficient, Kaggle are disponibile și câteva seturi de date uimitor de lustruite. Indiferent dacă utilizați seturi de date disponibile public sau scrapați date de pe web prin biblioteci Python, cum ar fi scrapy, toată lumea are acces acum la seturi de date de calitate.

Desigur, marile companii de tehnologie au ziduri de date proprii, dar start-uri descentralizate, cum ar fi OpenMined lucrează din greu pentru a crea servicii care să le permită oamenilor de știință de date să își instruiască modelele și pe aceste date.

Calcule

Ai GPU-uri? Învățarea automată, și în special învățarea profundă, necesită multe calcule costisitoare. Rețelele neuronale necesită utilizarea unor calcule paralele masive, pentru care GPU-urile sunt foarte potrivite.

Din păcate, GPU-urile pot fi foarte scumpe. Dar cu instrumente precum Google CoLab sau a lui Kaggle Miezul, oricine poate rula codul de învățare automată în browser folosind GPU-uri gratuite (Tesla K80).

Algoritmi

Algoritmii sunt o marfă. Din fericire pentru noi, domeniul de învățare automată a construit o cultură a codului sursă deschisă și o mulțime de partajare a rezultatelor. Indiferent dacă este la conferința anuală NIPS sau ICLR, cercetătorii tind să fie foarte mulțumiți de partajarea rezultatelor lor.

Dacă doriți să țineți pasul cu cele mai recente cercetări, puteți utiliza Arxiv Sanity Preserver pentru a citi cele mai recente lucrări într-un mod frumos indexat. Și există desigur învățarea automată subredit. Puteți folosi fie codul existent, fie gratuit Tensorflow bibliotecă pentru a-ți construi propriile modele.

Educaţie

Cu o mare putere vine o mare responsabilitate. Ai codul, ai datele, ai puterea de calcul. Acum trebuie doar să fii educat despre cum să le folosești!

Pe lângă a mea YouTube canal, desigur, există o mulțime de resurse educaționale gratuite acolo pentru a vă ajuta să învățați cum să utilizați instrumentele de învățare automată. Am realizat un curriculum de învățare automată de trei luni care folosește toate resursele de mai sus și câteva pe care le-am găsit pe web pentru a ajuta un începător să înceapă. Vei găsi asta aici.

Du-te și învață!

Ar trebui să fii încântat chiar acum. Acesta este un moment incredibil pentru a fi în viață! Sunt atât de multe schimbări care se întâmplă atât de repede. În mijlocul acestei complexități, învățarea automată ne poate ajuta să ne înțelegem lumea în moduri altfel. Ne poate ajuta să creăm și să descoperim lucruri noi ordine de mărime mai eficient decât oricând. Ai puterea, folosește-o cu înțelepciune.