Comment apprendre des concepts complexes en Machine Learning?

Dans l’océan d’informations sur l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle, il est facile de se sentir perdu et de qualifier ces domaines d’impossibles à apprendre. C’est pourquoi j’ai décidé de partager mon expérience personnelle et de vous guider avec des techniques simples susceptibles de stimuler votre créativité et votre efficacité. Après les avoir appliquées, votre processus d’apprentissage deviendra beaucoup plus rapide et plus agréable. Ces étapes m'ont conduit au succès. Après mes études de sociologie, j’ai décidé de développer mon intérêt pour l’analyse multidimensionnelle de données, qui est actuellement très utile, en particulier dans des domaines tels que l’apprentissage automatique ou l’intelligence artificielle.

Alors commençons notre aventure!

#Plan et raison POURQUOI

Aussi simple que cela puisse paraître, vous devez commencer par un grand rêve ou un grand objectif - quelque chose qui vous passionne vraiment. Vous pouvez même à peine manger ou dormir avant d'y arriver.

Vous devez également ajouter les raisons pour lesquelles vous voulez le faire, pourquoi est-ce important pour vous? Qu'est-ce que cela vous apportera dans votre développement personnel et dans votre carrière?

N'oubliez pas d'associer des sentiments positifs à tout ce que vous voulez apprendre, et rendez-le excitant, qu'il vous est difficile de dormir. Créez une vision convaincante de qui voulez-vous devenir après avoir maîtrisé ces connaissances. C'est vraiment crucial, car avec ces arguments et réponses à toutes ces questions, vous aurez de l'aide pendant les «moments difficiles». Seuls ceux qui ont une réelle motivation n'abandonneront pas quand tout devient vraiment difficile. Et en plus, avoir une vision qui demande de la volonté ne suffit pas. Vous devez le rendre si brillant, étonnant et convaincant qu’il vous emporte. Amusez-vous en chemin, vous faites la chose la plus importante au monde: vous investissez en vous-même. Sentez la joie et la passion.

#Simple définition

La prochaine étape consiste à commencer par la définition la plus simple jamais conçue. Donc, si vous souhaitez en savoir plus sur l’apprentissage en profondeur, commencez par créer une connexion: c’est un processus d’apprentissage qui consiste en un ou deux réseaux, mais en plusieurs réseaux de neurones. Alors, quel est un réseau? Il s’agit d’une fonction mathématique, qu’on appelle «neurale» parce que son fonctionnement est assez similaire à celui de notre cerveau. Vous pouvez même imaginer que vous devrez l'expliquer à un enfant de 4 ou 5 ans. C’est un tel défi, n’est-ce pas?

# Objectifs et délais

Petit à petit, pas à pas. Les grands empires ont été construits selon une stratégie simple: diviser pour régner. C'était la devise de l'empire romain. Avoir une liste de tâches ou de domaines que vous souhaitez apprendre, tous avec des délais ou des délais, vous aidera à vous discipliner et à créer des rituels ou des habitudes. Les délais peuvent changer avec l'expérience, quelque chose peut prendre peu de temps ou beaucoup plus longtemps, mais ils vous aideront à définir clairement votre objectif, à progresser et à exécuter vos tâches.

#Des questions

Laissez votre curiosité guider votre parcours d'apprentissage. Créez une liste de questions qui vous intéressent et auxquelles vous souhaitez trouver une réponse. D'après mon expérience, vous pouvez commencer par poser des questions telles que: Qu'est-ce que l'apprentissage en profondeur? Qu'est-ce qu'un réseau de neurones? Quels sont quelques exemples d'applications Deep Learning? Comment puis-je l'utiliser en entreprise? Ou même: comment créer une voiture autonome? Ce ne sont que des suggestions, mais vous pouvez commencer à dresser vous-même votre propre liste de questions irrésistibles. Ils vous aideront à vous concentrer sur les parties les plus importantes et vous permettront de rester concentré au plus haut niveau.

#Remarques

Prenez des notes à partir des matériaux que vous rencontrez. D'après mon expérience, la meilleure idée est de consacrer ⅓ de votre temps d'apprentissage à la recherche. Vous pouvez le faire de nombreuses manières, comme suivre un cours sur Udacity ou Udemy, lire un livre blanc, regarder des tutoriels, etc.

#Connaissance en cours d'utilisation

Et les ⅔ de votre temps restant devraient être consacrés à la création de quelque chose avec cette connaissance. Vous pouvez rédiger des résumés, communiquer ces connaissances à d’autres personnes, les expliquer à quelqu'un, créer vos propres applications, les écrire avec vos propres mots ou résoudre des problèmes liés à ces connaissances. C'est vraiment important, je peux même dire que c'est crucial pour vous, car cela vous aide à systématiser les informations.

Résumer:

1. Vous devez créer un plan de ce que vous voulez apprendre

  • Vous pouvez le faire en créant votre grand rêve ou votre grand objectif, et bien sûr la raison pour laquelle vous voulez le faire.
  • D'après mon expérience personnelle, beaucoup de personnes ne sont pas suffisamment motivées, car elles n'ont pas de raison claire pour laquelle elles souhaitent développer ces compétences.

2. Commencez par une simple définition d'un concept complexe

  • Ce doit être quelque chose que vous pouvez comprendre.
  • Ensuite, construisez tout en vous basant sur ces connaissances fondamentales et allez de plus en plus profondément.

3. Gardez à l'esprit que l'apprentissage en profondeur est une langue

  • Vous devez comprendre les règles pour être un maître dans ce domaine.

4. Ce sont les croyances super puissantes qui vous donnent les forces qui sont nécessaires le long du chemin

  • Fixer des objectifs réalisables pour en savoir plus sur un concept

je. par exemple: comprendre l'idée la plus simple, puis en général, puis dans les détails.

  • Ajouter des délais réalistes

ii. une certaine estimation du temps, cela peut changer avec l'expérience, mais cela vous aidera à développer des habitudes ou à vous discipliner.

Vous pouvez également utiliser ces techniques pour accélérer votre processus d'apprentissage dans tout autre domaine. Amusez-vous à les mettre en œuvre dans votre propre vie.

#Liens

Si vous n'avez aucune expérience en développement de logiciel, mais souhaitez développer vous-même des outils basés sur l'apprentissage automatique, consultez le cours de programmation de base:

https://www.udacity.com/course/programming-foundations-with-python--ud036

Ensuite, le Data Foundations Nanodegree (analyse et visualisation de données):

https://www.udacity.com/course/data-foundations-nanodegree--nd100

Lorsque vous apprenez les bases, vous pouvez consulter d'autres cours vous permettant de plonger dans le monde du Machine Learning (je vous suggère de suivre cet ordre pour obtenir la meilleure efficacité d'apprentissage possible).

Business Analyst Nanodegree (utilisation de jeux de données - analyse de données, segmentation, visualisation et analyse de séries chronologiques):

https://www.udacity.com/course/business-analyst-nanodegree--nd008

Data Analyst Nanodegree (bases de l'exploration de données et de l'analyse de données avec Python, R et SQL):

https://www.udacity.com/course/data-analyst-nanodegree--nd002

Machine Learning Nanodegree (apprentissage supervisé, apprentissage non supervisé, bases de l'apprentissage par renforcement):

https://www.udacity.com/course/machine-learning-engineer-nanodegree--nd009

Intelligence artificielle Nanodegree (vision par ordinateur, traitement du langage naturel):

https://www.udacity.com/ai

Deep Learning Nanodegree Foundation (réseaux de neurones convolutifs, réseaux de neurones récurrents, réseaux accusatoires génératifs, apprentissage par renforcement en profondeur):

https://www.udacity.com/course/deep-learning-nanodegree-foundation--nd101

Nanodegree (vision par ordinateur, apprentissage en profondeur):

https://www.udacity.com/course/self-driving-car-engineer-nanodegree--nd013

Ingénieur logiciel en robotique Nanodegree (apprentissage en profondeur, réseaux de neurones convolutionnels, segmentation sémantique, apprentissage par renforcement):

https://www.udacity.com/course/robotics-software-engineer--nd209

Vous pouvez également consulter le cours d'apprentissage automatique d'Andrew Ng (Université de Stanford) sur Coursera:

Ewelina Wołoszyn

CEO @ Lonsley Gagner de l'argent avec des solutions d'apprentissage artificiel et d'intelligence artificielle pour les entreprises; Co-fondateur de Rocket Science Today - de manière amicale.