ปัจจุบันแมชชีนเลิร์นนิงอยู่ในระดับแนวหน้าของการปฏิวัติทางเทคโนโลยีครั้งต่อไปด้วยลักษณะที่ก่อกวน หากคุณต้องการเป็นวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิง คุณต้องเรียนรู้ Python ซึ่งเป็นหนึ่งในภาษาโปรแกรมเอนกประสงค์ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดที่ผู้เชี่ยวชาญใช้ในปัจจุบัน มีโอกาสการเรียนรู้มากมายสำหรับวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงที่ต้องการ
ในบทความนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับบทบาทของ Python ในการเรียนรู้ของเครื่อง ไทม์ไลน์ที่จำเป็นสำหรับการเรียนรู้ Python และความสำคัญของการเรียนรู้ Python ที่สำคัญที่สุด คุณจะได้รู้จักกับตัวเลือกการศึกษาต่างๆ ที่มีอยู่ในปัจจุบัน รวมถึงเคล็ดลับในการเลือกตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับคุณ
Python คืออะไร
Python เป็นภาษาโปรแกรมเชิงวัตถุวัตถุประสงค์ทั่วไปที่มีแอพพลิเคชั่นหลากหลายในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมระดับสูงที่เน้นความสามารถในการอ่านโค้ดระหว่างโครงการขนาดเล็กและขนาดใหญ่ ภาษาการเขียนโปรแกรมที่แปลแล้วมีโครงสร้างข้อมูลในตัวที่ช่วยให้สามารถพัฒนาแอปพลิเคชันได้อย่างรวดเร็ว
ตั้งแต่เปิดตัวครั้งแรกโดย Python Software Foundation ในปี 1991 Python ถูกใช้สำหรับการพัฒนาเว็บ วิทยาศาสตร์ข้อมูล และโครงการการเรียนรู้ของเครื่อง ความเก่งกาจและความเรียบง่ายทำให้เหมาะสำหรับโปรแกรมเมอร์ใหม่ที่ยังไม่ได้เลือกความเชี่ยวชาญพิเศษ นักคณิตศาสตร์และนักวิจัยอาจได้รับประโยชน์จากการเรียนรู้ Python
Python ใช้สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง
Python ใช้สำหรับเขียนอัลกอริธึมและการตรวจสอบข้อมูลระหว่างโครงการการเรียนรู้ของเครื่อง เนื่องจากเป็นเชิงวัตถุ จึงช่วยให้วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องหรือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถเพิ่มคุณลักษณะต่างๆ ให้กับโปรแกรมโดยไม่ต้องเขียนโค้ดฐานใหม่ตั้งแต่ต้น
Python ได้รับความนิยมในฐานะภาษาโปรแกรมในอุดมคติสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง เนื่องจากมีการเข้าถึงไลบรารีสี่แบบที่แตกต่างกัน เหล่านี้คือ statsmodels, Matplotlib, Keras และ Pandas การใช้ไลบรารีที่หลากหลายและหลากหลายเหล่านี้ วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงสามารถดำเนินการศึกษาหลายๆ อย่างพร้อมๆ กันโดยไม่กระทบต่อการไหลของโปรเจ็กต์
จะใช้เวลานานแค่ไหนในการเรียนรู้ Python สำหรับแมชชีนเลิร์นนิง
คุณสามารถเรียนรู้ Python สำหรับแมชชีนเลิร์นนิงได้ภายในสองเดือนหรือน้อยกว่า Python มีอุปสรรคในการเข้าต่ำเพราะคล้ายกับภาษาอังกฤษ คนที่มีความรู้เกี่ยวกับรูปแบบการเขียนโปรแกรมมาก่อนสามารถเรียนรู้ Python ได้ภายในเวลาไม่กี่สัปดาห์แทนที่จะเป็นเดือน
นอกเหนือจากประสบการณ์แล้ว เส้นทางที่คุณใช้ในการเรียนรู้ Python สำหรับแมชชีนเลิร์นนิงจะส่งผลต่อไทม์ไลน์ของคุณด้วย ตัวอย่างเช่น หลักสูตร Python ออนไลน์ที่มี bootcamp เช่น Flatiron School หรือผู้ให้บริการหลักสูตรออนไลน์เช่น Udemy อาจใช้เวลาน้อยกว่าสามเดือน ปริญญาระดับวิทยาลัยอาจใช้เวลาสองถึงสี่ปีจึงจะสำเร็จ ขึ้นอยู่กับประเภทของปริญญา
81% ของผู้เข้าร่วมกล่าวว่าพวกเขารู้สึกมั่นใจมากขึ้นเกี่ยวกับโอกาสในการทำงานด้านเทคโนโลยีหลังจากเข้าร่วม bootcamp จับคู่กับ Bootcamp วันนี้
ผู้สำเร็จการศึกษาจากหลักสูตร bootcamp โดยเฉลี่ยใช้เวลาน้อยกว่าหกเดือนในการเปลี่ยนอาชีพ ตั้งแต่เริ่มต้น bootcamp ไปจนถึงหางานแรก
เหตุใดคุณจึงควรเรียนรู้ Python สำหรับแมชชีนเลิร์นนิง
คุณควรเรียนรู้ Python สำหรับแมชชีนเลิร์นนิงเพราะมันมีไลบรารี่มากมาย ง่ายต่อการเรียนรู้ ใช้งานได้หลากหลายอย่างเหลือเชื่อ และยืดหยุ่น Python สามารถปรับขนาดได้ดีกว่า R และภาษาการเขียนโปรแกรมอื่นที่คล้ายคลึงกันที่ใช้โดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเครื่อง
หลายไลบรารี
ด้วย Python คุณจะสามารถเข้าถึง statsmodels, Matplotlib, Keras และ Pandas ไลบรารียอดนิยมเหล่านี้ล้วนมีแอปพลิเคชันที่มีประโยชน์ในการเรียนรู้ของเครื่อง และไม่ใช่ไลบรารี Python เดียวที่คุณสามารถใช้ได้ Statsmodels เป็นหนึ่งในไลบรารี่ที่ดีที่สุดสำหรับการสำรวจข้อมูลและอัลกอริทึมทางสถิติ
Pandas เป็นเครื่องมือจัดการข้อมูลขั้นสูงสุดสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและโครงสร้างข้อมูลระดับสูง Matplotlib เป็นไลบรารี่ที่ใช้สำหรับการสร้างภาพข้อมูลเชิงโต้ตอบใน Python ในระหว่างโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิง คุณสามารถใช้ไลบรารีการลงจุด 2D เพื่อสร้างฮิสโตแกรม แผนภาพ 2 มิติ และแผนภูมิ เช่น แผนผังการตัดสินใจ Keras เป็นไลบรารีเครือข่ายประสาทระดับสูงที่ใช้สำหรับฟังก์ชันการเรียนรู้เชิงลึก
เรียนรู้ง่าย
แมชชีนเลิร์นนิงเป็นสาขาที่ซับซ้อน ดังนั้นคุณต้องทำทุกอย่างที่ทำได้เพื่อลดความซับซ้อนของกระบวนการเรียนรู้ การเรียนรู้ Python เป็นเรื่องง่ายโดยไม่คำนึงถึงพื้นฐานการศึกษาของคุณ คุณไม่จำเป็นต้องเป็นนักคณิตศาสตร์หรือนักสถิติเพื่อสำรวจแมชชีนเลิร์นนิงตราบเท่าที่คุณรู้จัก Python
สิ่งสำคัญที่ควรทราบก็คือ คุณไม่จำเป็นต้องเรียนรู้ Python ขั้นสูงเพื่อนำไปใช้กับการเรียนรู้ของเครื่อง สิ่งที่คุณต้องมีคือความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับภาษาโปรแกรมที่ช่วยให้คุณเขียนโค้ดที่ตรงไปตรงมาได้
เอนกประสงค์
ปัจจุบัน Python เป็นหนึ่งในภาษาการเขียนโปรแกรมที่หลากหลายที่สุดในโลก คุณสามารถเลือกใช้ Python บนระบบปฏิบัติการที่หลากหลายได้อย่างง่ายดาย มันทำงานบน macOS, Windows, Unix, Linux และระบบปฏิบัติการที่คล้ายกับ Linux
เนื่องจากความเก่งกาจข้ามแพลตฟอร์ม การทดสอบซอฟต์แวร์ระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องจึงเป็นเรื่องง่ายด้วย Python สิ่งที่คุณต้องทำเพื่อทดสอบโค้ดก็คือติดตั้ง PyInstaller เพื่อรวมแอปพลิเคชัน Python ของคุณไว้ในแพ็คเกจเดียวและเริ่มการทดสอบ
ความยืดหยุ่น
เมื่อเปรียบเทียบกับ Java และ C++ แล้ว Python นั้นมีความยืดหยุ่น เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมเอนกประสงค์ที่ไม่จำกัดเฉพาะเทมเพลตหรือ API ที่เฉพาะเจาะจง นอกเหนือจากการเรียนรู้ของเครื่องแล้ว Python ยังสามารถใช้สำหรับการพัฒนาเว็บ งานอัตโนมัติ และแม้แต่การพัฒนาแอปพลิเคชันบนมือถือ
สามารถใช้ Python ร่วมกับภาษาโปรแกรมอื่น ๆ เพื่อประหยัดค่าใช้จ่าย เร่งกระบวนการโครงการ และลดความเสี่ยงของข้อบกพร่อง คุณไม่จำเป็นต้องคอมไพล์ซอร์สโค้ด Python ใหม่เพื่อทำการเปลี่ยนแปลงที่คุณต้องการใช้ภาษาการเขียนโปรแกรมอื่นร่วมกับ Python
ความสามารถในการปรับขนาด
แม้ว่า Python จะไม่สามารถปรับขนาดได้เท่ากับ Java แต่ก็สามารถปรับขนาดได้กว่าภาษาการเขียนโปรแกรม R ซึ่งเป็นอีกทางเลือกหนึ่งสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง ปัจจัยบางอย่างที่ทำให้ Python สามารถปรับขนาดได้คือการผูกแบบไดนามิก โครงสร้างข้อมูลในตัว การพัฒนาอย่างรวดเร็ว และการพิมพ์แบบไดนามิก
เมื่อใช้เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมสคริปต์แบบติดกาว Python ช่วยให้วิศวกรสามารถเพิ่มคุณสมบัติใหม่และปรับปรุงและขยายแอปพลิเคชันโดยไม่กระทบต่อการทำงาน เนื่องจาก Python เป็นโอเพ่นซอร์ส คุณจึงสามารถรับข้อมูลที่จำเป็นเพื่อปรับปรุงความสามารถในการปรับขนาดได้ฟรี
ฉันจะเรียนรู้ Python สำหรับแมชชีนเลิร์นนิงได้อย่างไร
คุณสามารถเรียนรู้ Python สำหรับแมชชีนเลิร์นนิงได้ที่ Bootcamp การเขียนโค้ด ผ่านหนังสือ หรือโดยการลงทะเบียนในหลักสูตรเปิดออนไลน์ขนาดใหญ่ (MOOCs) Python นั้นง่ายต่อการเรียนรู้ ดังนั้น ไม่สำคัญว่าคุณจะเรียนด้วยตนเองหรือเรียนแบบผู้สอนเป็นผู้นำ
Coding Bootcamps
การเข้ารหัส bootcamps โดยเฉพาะ data science bootcamp เป็นหนึ่งในสถานที่ยอดนิยมในการเรียนรู้ Python Python bootcamps ที่ดีที่สุดไม่เพียงแต่สอนวิธีใช้ภาษาการเขียนโปรแกรมเท่านั้น แต่ยังสอนวิธีนำไปใช้กับเทคโนโลยีสาขาต่างๆ ด้วย หลักสูตรปัญญาประดิษฐ์ยังเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง
Bootcamps ให้บริการด้านโครงสร้าง ความรับผิดชอบ และบริการด้านอาชีพ ซึ่งหมายความว่าโอกาสในการได้งานหลังจากจบการศึกษาจากค่ายฝึกจะสูงขึ้นเมื่อเทียบกับคนที่เรียนรู้ด้วยตนเอง bootcamp ที่ยอดเยี่ยมที่คุณควรพิจารณาสำหรับการเรียนรู้ Python ได้แก่ Thinkful, BrainStation, Coding Dojo และ General Assembly
หลักสูตรออนไลน์
MOOCs เป็นทางเลือกที่ใช้ได้จริงแทน bootcamp ของแมชชีนเลิร์นนิงและการศึกษาในระบบรูปแบบอื่นๆ แพลตฟอร์มอย่าง Udemy, Coursera, Udacity และ edX มีหลักสูตร Python ออนไลน์มากมายสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิง หลักสูตรเหล่านี้สั้น ตรงไปตรงมา ราคาไม่แพง และมีให้บริการในระดับความยากต่างกัน
หลักสูตรที่ยอดเยี่ยมสำหรับการเรียนรู้ Python สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง ได้แก่ บทนำสู่การเรียนรู้ของเครื่องด้วย TensorFlow จาก Udacity การเรียนรู้ของเครื่องด้วย Python จาก Coursera และการเรียนรู้ของเครื่อง วิทยาศาสตร์ข้อมูล และการเรียนรู้เชิงลึกด้วย Python จาก Udemy
หนังสือ
หากคุณชอบการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล คุณอาจได้รับประโยชน์จากการสำรวจตัวเลือกนี้ มีหนังสือออนไลน์หลายร้อยเล่มที่ครอบคลุมแนวคิดหลักของ Python สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและหลักปัญญาประดิษฐ์
หนังสือดีๆ บางเล่มคือ Python Machine Learning โดย Vahid Mirjalili และ Sebastian Raschka และ Introduction to Machine Learning with Python:A Guide for Data Scientists โดย Andreas C. Müllerและ Sarah Guido
Python ยอดนิยมสำหรับไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิง
ไลบรารี Python เป็นคอลเลกชันหรือหมวดหมู่ของฟังก์ชันที่ใช้ระหว่างการเขียนโปรแกรมเพื่อลดหรือขจัดความจำเป็นในการเขียนโค้ดใหม่ การใช้ไลบรารีเหล่านี้ช่วยลดเวลาที่ต้องใช้ในการเขียนโค้ด มีไลบรารี่สำหรับการแสดงข้อมูลด้วยภาพ การจัดการข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล และการเรียนรู้ของเครื่อง ด้านล่างนี้คือรายการไลบรารี Python ห้าอันดับแรกสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง
- แบบจำลองสถิติ
- Matplotlib
- เคราส์
- แพนด้า
- เทนเซอร์โฟลว์
คุณรู้หรือไม่ว่าทุกวันนี้มีห้องสมุด Python หลายพันแห่งในโลก ไลบรารีเหล่านี้ทั้งหมดมีคุณลักษณะเฉพาะ ตลอดจนข้อดีและข้อเสีย และไม่ใช่ทั้งหมดที่เหมาะสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง แม้ว่าคุณจะพบสิ่งที่เป็นประโยชน์สำหรับแมชชีนเลิร์นนิง คุณก็ยังต้องทำให้แน่ใจว่ามันมีประสิทธิภาพ
วิธีการเรียนรู้ Python สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง:คำแนะนำทีละขั้นตอน
การเรียนรู้ Python สำหรับแมชชีนเลิร์นนิงอาจดูเหมือนเป็นกระบวนการที่ยากบนพื้นผิว แต่ไม่ได้หมายความว่าเป็นไปไม่ได้ ไม่ว่าคุณจะมีประสบการณ์ในการเขียนโปรแกรมหรือไม่ก็ตาม คุณสามารถเรียนรู้แมชชีนเลิร์นนิงได้ หากคุณทำตามขั้นตอนด้านล่าง คุณจะได้เรียนรู้ Python เป็นส่วนหนึ่งของเส้นทางสู่การเป็นวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิง
เริ่มต้นด้วยไวยากรณ์พื้นฐาน
นี่เป็นขั้นตอนแรกและสำคัญที่สุดในการเรียนรู้ Python สำหรับแมชชีนเลิร์นนิงและวิทยาศาสตร์ข้อมูล ใน Python ไวยากรณ์หมายถึงชุดของกฎและข้อบังคับที่กำหนดวิธีการเขียนและตีความโปรแกรม เป็นไวยากรณ์ที่กำหนดโครงสร้างของภาษาโปรแกรม
ไวยากรณ์มีความสำคัญเพราะหากไม่ถูกต้อง โค้ดจะไม่ถูกคอมไพล์ ในขณะที่การเรียนรู้ไวยากรณ์สามารถครอบงำ แหล่งข้อมูลมากมายสามารถช่วยให้คุณเริ่มต้นได้ การแนะนำ Basic Python Syntax เป็นหลักสูตรเร่งรัดโดย Coursera และเป็นหนึ่งในหลักสูตรที่ดีที่สุดในการเรียนรู้เกี่ยวกับไวยากรณ์ของ Python นอกจากนี้ยังมีวิดีโอและบทช่วยสอนที่เป็นลายลักษณ์อักษรมากมายสำหรับการทำความเข้าใจไวยากรณ์ของ Python
เรียนรู้การเขียนโค้ด Python
หลังจากที่คุณได้เรียนรู้ไวยากรณ์และความหมายพื้นฐานใน Python แล้ว คุณต้องเรียนรู้วิธีเขียนโค้ดใน Python หากคุณมีประสบการณ์การเขียนโปรแกรมอยู่แล้ว ขั้นตอนนี้ก็จะเป็นเรื่องง่าย อย่างไรก็ตาม แม้จะไม่มีประสบการณ์ด้านการเขียนโปรแกรม ความคล้ายคลึงของ Python กับภาษาอังกฤษทำให้การเขียนเป็นเรื่องง่าย
เมื่อคุณเรียนรู้การเขียนโค้ด อย่าลืมจดบันทึกทุกสิ่งที่คุณเรียนรู้ไว้อย่างเพียงพอในระหว่างเดินทาง ทักษะการจดบันทึกมีความสำคัญต่อโปรแกรมเมอร์ Python ที่ใฝ่ฝัน เช่นเดียวกับการเขียนโค้ดเอง การจดบันทึกด้วยมือเป็นตัวเลือกที่โปรแกรมเมอร์ส่วนใหญ่ต้องการ แต่การพิมพ์ก็ใช้ได้เช่นกัน
ความรู้เกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่อง
หลังจากที่คุณเข้าใจ Python เป็นอย่างดีแล้ว คุณต้องเข้าใจพื้นฐานของการเรียนรู้ของเครื่อง แมชชีนเลิร์นนิงเป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่มุ่งสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ที่แม่นยำโดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมอย่างชัดแจ้ง โดยอาศัยสิ่งต่างๆ เช่น การถดถอยเชิงเส้น การถดถอยเชิงเส้นหลายตัวแปร การถดถอยโลจิสติก และการคำนวณทางวิทยาศาสตร์
อ่านสิ่งที่คุณทำได้เกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง แล้วค้นหาบทบาทของ Python ในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง บางหลักสูตรจะสอนคุณเกี่ยวกับ Python และการเรียนรู้ของเครื่องพร้อมกัน หลักสูตรเหล่านี้เป็นหลักสูตรที่ดีที่สุดสำหรับทุกคนที่ต้องการใช้เครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องอันทรงพลัง
เรียนรู้โดยการทำ
วิธีที่ดีที่สุดในการฝึกฝน Python หรือภาษาการเขียนโปรแกรมอื่นๆ คือการใช้แอปพลิเคชันที่ใช้งานได้จริงและโปรเจ็กต์ที่ลงมือปฏิบัติจริง เขียนอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องด้วยตนเองและเพิ่มลงในพอร์ตโฟลิโอของคุณ คุณสามารถเข้าร่วมชุมชน Python และขอคำวิจารณ์จากเพื่อนเพื่อช่วยปรับปรุงงานของคุณ
เริ่มต้นด้วยตัวอย่างง่ายๆ ในชีวิตจริง เช่น การสร้างอีโมจิอัจฉริยะและภาพเคลื่อนไหว ไปจนถึงสิ่งที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น การจำแนกประเภทหลัก MNIST และแบบจำลองการคาดการณ์ราคาหุ้น มีแง่มุมต่างๆ มากมายของแมชชีนเลิร์นนิงที่คุณสำรวจได้
เริ่มรับเงิน
หากคุณมั่นใจในทักษะของคุณ ให้พิจารณาสร้างผลิตภัณฑ์ระดับพรีเมียมหรือมองหางานที่ต้องเสียเงิน ไม่มีแรงจูงใจใดที่จะเรียนรู้และปรับปรุงได้ดีไปกว่าการชำระเงินจากลูกค้า คุณสามารถเริ่มต้นด้วยการพัฒนา Python แบบอิสระและทำงานจนถึงตำแหน่งถาวร ไม่ว่าในกรณีใด การเรียนรู้ Python สำหรับโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิงมีประโยชน์ในอาชีพการงานมากมาย
นายจ้างอันดับต้นๆ ของนักพัฒนา Python ในอุตสาหกรรมการเรียนรู้ของเครื่อง ได้แก่ MobiDev, Indium Softwares และ InData Labs Spotify, JP Morgan Chase, Pixar และ Netflix ก็เป็นหนึ่งในบริษัทยอดนิยมที่ใช้ Python
เริ่มเรียนรู้ Python สำหรับ Machine Learning วันนี้
วิศวกรการเรียนรู้ด้วยเครื่องได้รับเงินเดือนเฉลี่ย 157,676 ดอลลาร์ต่อปีตามข้อมูลของ ZipRecruiter เนื่องจาก Python เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่มีประโยชน์ที่สุดสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิงขั้นสูง การเรียนรู้ภาษาโปรแกรมเอนกประสงค์นี้จะช่วยปูทางไปสู่อาชีพที่ร่ำรวยในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี สิ่งที่คุณต้องทำคือเลือกหลักสูตรออนไลน์ที่เหมาะสม เรียนรู้ Python สำหรับแมชชีนเลิร์นนิง และเริ่มสร้างโครงการ
