How to Learn Machine Learning: A Step-by-Step Guide for Beginners

Để trở thành chuyên gia về học máy, trước tiên bạn cần có nền tảng vững chắc trong bốn lĩnh vực học tập : mã hóa, toán học, lý thuyết ML và cách xây dựng dự án ML của riêng bạn từ đầu đến cuối.

Bắt đầu với các chương trình giảng dạy được tuyển chọn của TensorFlow để cải thiện bốn kỹ năng này hoặc chọn lộ trình học tập của riêng bạn bằng cách khám phá thư viện tài nguyên của chúng tôi bên dưới.

Để trở thành chuyên gia về học máy, trước tiên bạn cần có nền tảng vững chắc trong bốn lĩnh vực học tập : mã hóa, toán học, lý thuyết ML và cách xây dựng dự án ML của riêng bạn từ đầu đến cuối.

Bắt đầu với các chương trình giảng dạy được tuyển chọn của TensorFlow để cải thiện bốn kỹ năng này hoặc chọn lộ trình học tập của riêng bạn bằng cách khám phá thư viện tài nguyên của chúng tôi bên dưới.

Machine learning is an exciting field that is revolutionizing many industries. However getting started with machine learning can be intimidating for beginners. In this comprehensive guide I will provide a step-by-step approach on how to learn machine learning for those who are just starting out.

Adjust Your Mindset

The first step to learning machine learning is to have the right mindset Here are some tips

  • Believe that you can learn machine learning through practice and application. Don’t convince yourself that it is too difficult.
  • Don’t compare yourself to experts. Everyone starts at the beginning. Focus on your own learning.
  • Find a community or tribe of like-minded beginners to learn together. Learning together is more fun and helps you stay motivated.

Follow a Systematic Process

Having a structured process is key to learning machine learning effectively as a beginner. Here is a 5-step process I recommend:

  1. Define the problem you want to solve with machine learning. Be as specific as possible.

  2. Prepare your data. Clean it, handle missing values, etc.

  3. Spot check a few simple machine learning algorithms on your dataset.

  4. Improve your results by tuning algorithms, ensembling, etc.

  5. Present your results properly, document well, and deploy your model.

This simple process will ensure you have an end-to-end methodology instead of randomly trying things.

Pick a Learning Tool

As a beginner, pick a tool that allows you to learn the fundamentals without too steep of a learning curve. Here are some recommendations based on your skill level:

  • Beginner – Use the Weka GUI platform to learn with no coding required.
  • Intermediate – Use Python and scikit-learn to code algorithms.
  • Advanced – Use R and Caret for a powerful enterprise platform.

Focus on understanding algorithms deeply first before picking complex tools.

Practice onDatasets

Once you have a process and tool, practice them on some simple datasets:

  • Start with small in-memory datasets to understand workflow.
  • Collect sample datasets related to your field to make it practical.
  • Work on real problems that you actually care about to stay motivated.

Nothing beats hands-on practice for learning data science intimately.

Build a Portfolio

As you work on problems, make sure to keep track of your code, document your process, record model performance metrics, and curate your best projects.

Having a portfolio of 3-5 solid projects showcasing your process is a great way to demonstrate your machine learning skillset.

Develop Intuition with Algorithms

While following the process, make sure to spend time understanding the algorithms you use at a deeper level:

  • Categorize algorithms (e.g. linear vs nonlinear).
  • Understand parameters and defaults.
  • Learn strengths and weaknesses of algorithms.
  • Study how algorithms actually work behind the scenes.

Intuition for algorithms is key for knowing how to get the most out of them.

Focus on Practical Skills

Spend more time on practical aspects of machine learning to accelerate your learning:

  • Python programming for data analysis tasks
  • Data visualization for extracting insights
  • Data preparation techniques like scaling and feature engineering
  • Hyperparameter tuning methods like grid search and random search
  • Ensemble techniques like bagging, boosting and stacking models

These practical skills will help you deliver much better results on problems.

Learn the Foundations

While learning applied skills, make sure to also cover the key foundational areas:

  • Linear algebra for understanding vector space concepts
  • Probability for quantifying uncertainty
  • Statistics for significance testing and inference
  • Calculus for optimization techniques like gradient descent
  • Algorithms for understanding model training

A solid grasp of foundations helps you debug and interpret models better.

Stay Consistent

Machine learning has a steep learning curve. Break your learning down into small, manageable chunks. Try to learn a little every day:

  • Spend 30 minutes reading tutorials every morning.
  • Practice coding models 2-3 times a week.
  • Review past concepts on the weekends.

Small habits practiced consistently will compound your skills quickly.

Learn By Doing

Unlike textbooks, machine learning is best learned by doing. Actively apply what you learn through experiments:

  • Code algorithms from scratch to understand them fully.
  • Tweak parameters and note impacts.
  • Try new algorithms on your datasets.
  • Read research papers and replicate experiments.

An active, hands-on approach to learning will boost retention greatly.

Find a Mentor

Having an expert mentor gives you tailored guidance that accelerates your learning tremendously:

  • Join online data science communities to find experienced mentors.
  • Reach out to professors and industry experts over email.
  • Follow thought leaders on blogs and social media.
  • Attend meetups and conferences to connect with practitioners.

Don’t try to learn everything yourself. Seek out help from experts.

Learning machine learning may seem daunting as a beginner but has a simple step-by-step approach you can follow. Adjust your mindset, follow a process, practice on datasets, build a portfolio, develop intuition, focus on practical skills, learn the foundations consistently, take an active learning approach, and find mentors. With deliberate, focused practice over time, anyone can master machine learning fundamentals. Just start small and start now!

Frequency of Entities from Given URLs:

machine learning: 54
python: 4
algorithms: 20
data: 24
model: 8
Learn: 13
process: 7
results: 4

how to learn machine learning

Dành cho thiết bị di động và Edge

Khám phá các tài nguyên mới nhất tại TensorFlow Lite .

how to learn machine learning

Nhà phát triển Google

Tìm hiểu cách xây dựng ứng dụng ML trên thiết bị đầu tiên của bạn thông qua các lộ trình học tập cung cấp hướng dẫn từng bước cho các trường hợp sử dụng phổ biến bao gồm phân loại âm thanh, tìm kiếm sản phẩm trực quan, v.v.

how to learn machine learning

Tìm hiểu cách triển khai các mô hình học sâu trên thiết bị di động và thiết bị nhúng với TensorFlow Lite trong khóa học này, do nhóm TensorFlow và Udacity phát triển như một cách tiếp cận thực tế để triển khai mô hình cho các nhà phát triển phần mềm. Miễn phí

Các khóa học trực tuyến

Tham gia một khóa học trực tuyến gồm nhiều phần là một cách hay để tìm hiểu các khái niệm cơ bản về ML. Nhiều khóa học cung cấp những giải thích trực quan tuyệt vời và các công cụ cần thiết để bắt đầu áp dụng machine learning trực tiếp tại nơi làm việc hoặc với các dự án cá nhân của bạn.

how to learn machine learning

Được phát triển với sự cộng tác của nhóm TensorFlow, khóa học này là một phần của Chuyên môn dành cho nhà phát triển TensorFlow và sẽ hướng dẫn bạn các phương pháp hay nhất để sử dụng TensorFlow.

how to learn machine learning

Trong khóa học trực tuyến này do nhóm TensorFlow và Udacity phát triển, bạn sẽ học cách xây dựng các ứng dụng deep learning với TensorFlow. Miễn phí

how to learn machine learning

Trong Chuyên môn gồm bốn khóa này do nhà phát triển TensorFlow giảng dạy, bạn sẽ khám phá các công cụ và nhà phát triển phần mềm sử dụng để xây dựng các thuật toán hỗ trợ AI có thể mở rộng trong TensorFlow.

how to learn machine learning

Nhà phát triển Google

Khóa học cấp tốc về học máy với API TensorFlow là hướng dẫn tự học dành cho những người thực hành học máy đầy tham vọng. Nó có một loạt bài học với các bài giảng video, nghiên cứu điển hình trong thế giới thực và bài tập thực hành thực hành. Miễn phí

how to learn machine learning

Trong khóa học này của MIT, bạn sẽ có được kiến ​​thức nền tảng về các thuật toán học sâu và có được trải nghiệm thực tế trong việc xây dựng mạng lưới thần kinh trong TensorFlow. Miễn phí

how to learn machine learning

Trong năm khóa học, bạn sẽ tìm hiểu các nền tảng của Deep Learning, hiểu cách xây dựng mạng lưới thần kinh và học cách lãnh đạo các dự án học máy thành công cũng như xây dựng sự nghiệp trong lĩnh vực AI. Bạn sẽ không chỉ nắm vững lý thuyết mà còn biết cách áp dụng nó trong công nghiệp.

how to learn machine learning

Bạn đã học cách xây dựng và đào tạo mô hình. Bây giờ, hãy tìm hiểu cách điều hướng các kịch bản triển khai khác nhau và sử dụng dữ liệu hiệu quả hơn để đào tạo mô hình của bạn trong Chuyên ngành gồm bốn khóa học này.

how to learn machine learning

Chuyên môn này dành cho các kỹ sư phần mềm và ML có hiểu biết nền tảng về TensorFlow, những người đang muốn mở rộng kiến ​​thức và bộ kỹ năng của mình bằng cách học các tính năng nâng cao của TensorFlow để xây dựng các mô hình mạnh mẽ.

Tìm hiểu cách bạn có thể chú ý nhiều hơn đến nghiên cứu tiên tiến của mình hoặc cung cấp sức mạnh siêu việt trong ứng dụng web của bạn trong công việc trong tương lai cho khách hàng hoặc công ty mà bạn làm việc bằng học máy dựa trên web.

How I would learn Machine Learning (if I could start over)

How do I get Started with machine learning algorithms?

Here’s how to get started with machine learning algorithms: Step 1: Discover the different types of machine learning algorithms. Step 2: Discover the foundations of machine learning algorithms. Step 3: Discover how top machine learning algorithms work. You can see all machine learning algorithm posts here.

How do I learn machine learning?

Step 1: Adjust Mindset. Believe you can practice and apply machine learning. What is Holding you Back From Your Machine Learning Goals? Step 2: Pick a Process. Use a systemic process to work through problems. Step 3: Pick a Tool. Select a tool for your level and map it onto your process. Beginners: Weka Workbench. Intermediate: Python Ecosystem.

How can machine learning help you learn machine learning?

Iteration is a core principle of machine learning itself, and applying this mindset to your learning process will greatly enhance your skills and adaptability in this dynamic field. There are many resources available to help you learn machine learning, from structured courses and textbooks to hands-on projects.

How to learn machine learning using coding?

Learning via coding is the preferred learning style for many developers and engineers. Here’s how to get started with machine learning by coding everything from scratch. Step 1: Discover the benefits of coding algorithms from scratch. Step 2 : Discover that coding algorithms from scratch is a learning tool only.

Related Posts

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *