GitHubで3,000以上のいいねを獲得した「機械学習ロードマップ」は、モンスターをアップグレードして倒す方法を教えてくれる

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インターネットの問題の一つは、情報が多すぎることです。

機械学習を学びたい人にとって、情報が多すぎるのも問題です。公開コース、書籍、フレームワーク、オープンソースコードが非常に多くあります。それぞれの情報セットには独自の利点があります。このコースが良いと言う人もいれば、あのフレームワークが最も役立つと言う人もいます。

では、初心者はどこから始めればよいのでしょうか?どれが学習に適していますか?

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この問題を発見したのは、Giacomo Ciarlini というイタリア人です。彼は上司が新入社員をトレーニングするのを支援するために、機械学習の分野で必要なすべての知識を機械学習ロードマップにまとめました。

プログラミングと数学から始めて、徐々にさまざまな概念、方法、ニューラルネットワークを学び、オープンソースプロジェクトを研究し、最終的には機械学習の専門家の世代になります。

初心者の村から最高レベルまでモンスターをアップグレードして倒すのと同じように、このロードマップに従うことで、装備が整った、熟練した、経験豊富なマスタープレイヤーに成長できます。

4つの学習パート

まず、機械学習を独学で学び始める前に、いくつかの準備を行う必要があります。

事前に準備する
パイソン
ジュピターノートブック
数学
機械学習の概要

まず、プログラミング言語を知る必要があります。機械学習で最もよく使われる言語であるPythonを学びましょう。

Jupyter ノートブックもよく使われるツールです。ダウンロードする必要がなく、Web 上で直接使用できます。オンラインコーディングが可能です。重要なアプリケーションやチュートリアルも Jupyter 上に多数あるため、ぜひ習得してください。

***、機械学習に取り組むには、いくつかの数学的原理と機械学習の基礎知識を理解する必要があります。

Scikit-Learn による機械学習
Scikit-Learn を選ぶ理由
エンドツーエンドの機械学習プロジェクト
線形回帰
分類
モデルのトレーニング
サポートベクターマシン
決定木
アンサンブル学習とランダムフォレスト
教師なし学習
レビュー

その後、機械学習タスク用の最も完全で成熟した、十分に文書化されたライブラリの 1 つである Scikit-Learn をインストールします。その後、ロードマップに従って線形回帰、分類などを学習し、実践することができます。

もちろん、それぞれの知識ポイントごとに参考資料を用意してありますので、それを順を追って理解していただけます。

TensorFlow とニューラルネットワーク
TensorFlow を使用する理由は何ですか?
TensorFlow が稼働中
ANN - 人工ニューラルネットワーク
CNN - 畳み込みニューラルネットワーク
RNN - リカレントニューラルネットワーク
ネットワークのトレーニング: *** 実践
自動エンコード
強化学習
次のステップ

さあ、TensorFlow の世界に入りましょう。もちろん、Facebook が開発した PyTorch の方が優れたフレームワークだと考える開発者が増えていますが、TensorFlow は依然として最も多くのユーザーを抱えるフレームワークです。