یادگیری ماشینی زیر سرپوش: نکات فنی، ترفندها و مشکلات

یادگیری ماشینی تیم شما به آن نیاز دارد، رئیس شما به آن نیاز دارد و حرفه شما آن را دوست دارد. به هر حال، لینکدین آن را به عنوان یکی از معدود «مهارت‌هایی که شرکت‌ها بیشتر به آن نیاز دارند» و به عنوان برترین شغل در حال ظهور در ایالات متحده معرفی می‌کند. اگر می خواهید در استقرار یادگیری ماشین (معروف به تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده) شرکت کنید، باید نحوه کارکرد آن را بیاموزید. حتی اگر به‌عنوان یک رهبر کسب‌وکار به جای یک متخصص عملی کار می‌کنید - حتی اگر خودتان اعداد را خرد نکنید - باید مکانیزم‌های اساسی را درک کنید تا به هدایت پروژه کلی کمک کنید. چه یک مدیر اجرایی، تصمیم گیرنده یا مدیر عملیاتی باشید که بر نحوه ادغام مدل های پیش بینی برای تصمیم گیری نظارت می کنید، هرچه بیشتر بدانید، بهتر است. و با این حال، نگاه کردن به زیر کاپوت شما را خوشحال خواهد کرد. علم نهفته در یادگیری ماشینی باعث فتنه و شگفتی می شود و درک شهودی آن کار سختی نیست. با توجه به رشد سریع تاثیر آن بر جهان، زمان آن رسیده است که قدرت پیش‌بینی داده‌ها و نحوه بهره‌برداری علمی از آن را کشف کنیم. این دوره به شما نشان می دهد که یادگیری ماشین چگونه کار می کند. این زیربنای اساسی، نحوه جمع‌آوری بینش‌ها از داده‌ها، اینکه چگونه می‌توانیم به این بینش‌ها اعتماد کنیم، و اینکه مدل‌های پیش‌بینی چقدر خوب عمل می‌کنند را پوشش می‌دهد - که می‌توان با محاسبات بسیار ساده آن را ایجاد کرد. اینها چیزهایی است که هر حرفه ای باید بداند، علاوه بر مقادیر. و این دوره فراتر از استانداردهای یادگیری ماشین ادامه می‌یابد تا روش‌های پیشرفته و پیشرفته را نیز پوشش دهد، و همچنین شما را برای دور زدن دام‌های رایجی که به ندرت به آن توجه می‌کنند، آماده می‌کند. این دوره عمیقاً به این موضوعات می پردازد، و در عین حال برای فراگیران غیر فنی و تازه واردان قابل دسترسی است. با این دوره، یاد خواهید گرفت که چه چیزهایی کار می کنند و چه چیزهایی خوب، بد و مبهم: - نحوه عملکرد الگوریتم های مدل سازی پیش بینی، از جمله درخت های تصمیم، رگرسیون لجستیک و شبکه های عصبی - دام های خیانت آمیز مانند بیش از حد، هک کردن p، و فرض علت از همبستگی ها - چگونه یک مدل پیش بینی را با جزئیات تفسیر کنیم و نحوه عملکرد آن را توضیح دهیم - روش‌های پیشرفته مانند گروه‌ها و مدل‌سازی بالابرنده (با نام مستعار مدل‌سازی متقاعدسازی) – نحوه انتخاب ابزار، انتخاب از میان بسیاری از گزینه های نرم افزار یادگیری ماشین - نحوه ارزیابی یک مدل پیش بینی، گزارش عملکرد آن در شرایط تجاری – نحوه غربالگری یک مدل پیش‌بینی برای سوگیری احتمالی در برابر کلاس‌های محافظت‌شده – با نام اخلاق AI در عمق و در عین حال قابل دسترسی است. این برنامه درسی که توسط رهبر صنعت اریک سیگل - برنده جوایز تدریس در زمان استادی در دانشگاه کلمبیا - به شما ارائه شد، به عنوان یکی از کامل‌ترین، جذاب‌ترین و به‌طور شگفت‌انگیزترین برنامه‌های درسی در موضوع یادگیری ماشینی برجسته است. بدون دستی و بدون ریاضیات سنگین. این دوره به جای یک آموزش عملی، به رهبران کسب و کار و دانشمندان در حال رشد داده به طور یکسان با پوشش گسترده ای از تکنیک های پیشرفته و مخرب ترین دام ها خدمت می کند. هیچ تمرینی برای کدنویسی یا استفاده از نرم افزار یادگیری ماشین وجود ندارد. با این حال، برای یکی از ارزیابی‌ها، یک تمرین عملی انجام می‌دهید، یک مدل پیش‌بینی را با دست در Excel یا Google Sheets ایجاد می‌کنید و نحوه بهبود آن را در مقابل چشمان خود تجسم می‌کنید. اما فراگیران فنی باید نگاهی دیگر بیندازند. قبل از اینکه مستقیماً وارد عمل شوید، همانطور که کوانت ها تمایل به انجام آن دارند، یک چیز را در نظر بگیرید: این برنامه درسی دانش تکمیلی را ارائه می دهد که همه فناوران بزرگ نیز باید بر آن مسلط شوند. این فناوری اصلی را با یک چارچوب مفهومی قوی مرتبط می‌کند و موضوعاتی را پوشش می‌دهد که به طور کلی حتی از فنی‌ترین دوره‌ها حذف می‌شوند، از جمله مدل‌سازی ارتقاء (معروف به مدل‌سازی متقاعد کردن) و برخی از دام‌های خائنانه. فروشنده-خنثی. این دوره شامل دموی نرم افزاری روشنگر یادگیری ماشین در عمل با استفاده از محصولات SAS است. با این حال، برنامه درسی از نظر فروشنده خنثی و قابل اجرا است. محتویات و اهداف یادگیری، صرف نظر از اینکه در نهایت با کدام ابزار نرم افزار یادگیری ماشینی برای کار انتخاب می کنید، اعمال می شود. پیش نیازها قبل از این دوره، فراگیران باید دو دوره اول از سه دوره این تخصص، "قدرت یادگیری ماشین" و "راه اندازی یادگیری ماشینی" را بگذرانند.