45 天學會機器學習

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機器學習是人工智慧 (AI) 的一個子集，它使機器能夠從資料中學習，而無需被明確程式設計。

從預測客戶行為到識別影像和語音，它是一個快速發展的領域。將機器學習新增到您的工具集中可以幫助您在金融、欺詐檢測、汽車、研究等許多領域脫穎而出。

第 1-5 天：機器學習基礎

在深入探討其技術方面之前，必須瞭解機器學習的基本概念。

瞭解機器學習的型別，例如監督學習、無監督學習和強化學習。

關注關鍵點，例如探討為什麼監督學習使用標記資料集，而無監督學習使用未標記資料集。

發現最流行的機器學習演算法，包括迴歸、分類、聚類和整合學習。

此外，探索如何在機器學習中使用 Python、Scikit-Learn 和 TensorFlow。

第 6-10 天：Python 程式設計

機器學習領域最流行的程式語言是 Python。因此，在最初的幾天裡，請對 Python 程式設計有一個基本的瞭解。

基本的 Python 程式設計包括學習變數、資料型別、迴圈和條件語句。

您可以透過在 HackerRank 和 CodeChef 等平臺上解決問題來練習這些概念。這將有助於您培養解決問題的能力。

第 11-15 天：數值計算庫

Python 中的幾個數值計算庫對於機器學習至關重要。接下來的幾天，學習使用 NumPy、Pandas 和 Matplotlib 庫。

NumPy 是一個用於處理陣列和矩陣的庫，Pandas 用於處理資料框，Matplotlib 用於資料視覺化。

第 16-20 天：線性代數和微積分

機器學習演算法嚴重依賴於線性代數和微積分。瞭解線性代數的基礎知識，例如向量、矩陣和線性變換。

然後，繼續學習微積分，並瞭解微分和積分的概念。

第 21-25 天：機率和統計

機率和統計是機器學習的基石。瞭解機率分佈、隨機變數和統計推斷。然後，繼續學習統計量度，例如平均值、中位數和眾數，並瞭解假設檢驗。

第 26-30 天：迴歸和分類演算法

迴歸和分類演算法是機器學習的基礎。瞭解線性迴歸、邏輯迴歸和決策樹。

瞭解這些演算法的工作原理以及如何使用 Scikit-learn 庫在 Python 中實現它們。

第 31-35 天：聚類和降維演算法

聚類演算法有助於將相似的資料點分組，而降維演算法有助於減少特徵數量，同時保留資料的本質。

瞭解 K 均值、層次聚類、主成分分析 (PCA) 和 t-SNE。瞭解這些演算法的工作原理以及如何使用 Scikit-learn 庫在 Python 中實現它們。

第 36-40 天：神經網路和深度學習

神經網路是深度學習的基石。瞭解神經網路、卷積神經網路 (CNN) 和迴圈神經網路 (RNN) 的基礎知識。

瞭解這些網路的工作原理以及如何使用 TensorFlow 庫在 Python 中實現它們。

第 41-45 天：現實世界中的應用和專案

鞏固機器學習知識的最佳方法是進行現實世界的專案。選擇一個您感興趣的專案，並應用您的技能來解決問題。

Kaggle 是一個尋找現實世界資料集和機器學習挑戰的絕佳平臺。

結論

在 45 天內學習機器學習是一項具有挑戰性的任務，但如果您遵循上述路線圖並堅持練習，這是可以實現的。

請記住，機器學習是一個快速發展的領域，您必須繼續學習並提高您的技能。為了增強您的技能信心，請嘗試基於專案的學習，因為沒有什麼比一個工作的機器學習模型更能激勵您了。

機器學習成功的關鍵在於對概念有深刻的理解，並將它們應用於現實世界的問題。