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La proliferazione dell’intelligenza artificiale (AI) ha reso la padronanza dell’apprendimento automatico (ML) un imperativo per chiunque nel campo dello sviluppo del software. Mentre le conoscenze teoriche aiuteranno, non è possibile padroneggiare la ML senza una solida base nell’esperienza pratica.
Esistono numerosi corsi ML digitali che consentono agli studenti di dilettarsi in vari progetti e molte altre risorse disponibili online gratuitamente per lo stesso.
Con l’esperienza pratica in questi progetti, aspiranti sviluppatori, data scientist e altri professionisti non solo capiranno come applicare le loro conoscenze per risolvere i problemi del mondo reale, ma intraprendendo diversi tipi di progetti , continueranno anche a affinare le loro capacità, capire i loro punti di forza e di debolezza, e aggiungono anche una preziosa esperienza al loro portafoglio complessivo, rendendo più facile per loro ottenere un lavoro.
Tuttavia, può essere difficile sapere da dove cominciare. Nei paragrafi seguenti, abbiamo cercato di fornire alcune indicazioni ai nuovi arrivati su come applicare ML ai problemi del mondo reale attraverso progetti:
Familiarità con le comuni applicazioni ML
Questo potrebbe essere definito passo 0 in un ciclo di vita del progetto ML . Prima di iniziare, investi tempo nello sviluppo di una migliore comprensione della ML. Esistono tre tipi di base: apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato e apprendimento di rinforzo. Scopri quali potrebbero essere le applicazioni di ciascuno di questi e, una volta fatto, avrai una migliore idea di come applicare ML al tuo problema.
Seleziona un progetto
Come menzionato nei paragrafi introduttivi, ci sono molti progetti ML trovati online che utilizzano set di dati del mondo reale pubblicamente disponibili . Comprendi se copre o meno gli aspetti fondamentali di ML. Inoltre, controlla se ha lo scopo di risolvere un problema urgente e fornire un valore reale agli stakeholder: questo è rilevante, soprattutto se stai facendo progetti con un occhio ai lavori di atterraggio.
Mentre scegli un progetto di un settore che conosci, ti aiuterà a giocare ai tuoi punti di forza, selezionando uno di cui potresti non essere ben informato ti darà la possibilità di esplorare un argomento interessante.
Comprendi il problema
Dopo aver selezionato il progetto , procedere alla definizione del problema che si sta tentando di risolvere e dei suoi obiettivi finali. Anche se questo può sembrare un passo facile, ti darà una finestra sulla criticità del problema che stai cercando di risolvere. Durante questa fase, assicurarsi che l’obiettivo del progetto sia misurabile. Ti permetterà anche di rivedere presto la tua scelta del progetto se i risultati non sono desiderabili.
Limitazioni del contorno – Se presenti
Come estensione al punto precedente, questo è un altro passaggio che valuta la scelta del progetto e consente di rivederlo se i risultati non sono desiderabili. Le limitazioni da considerare prima di procedere sono le seguenti:
Risorse (mancanza di tempo)
Infrastruttura (mancanza di potenza di calcolo)
Dati (non strutturati e non interpretabili)
Pulizia dei dati
Se i punti precedenti vengono verificati e hai finalizzato un progetto su cui lavorare, il passaggio successivo sarebbe quello di pulire i dati. Se li hai curati e raccolti da numerose fonti, uniscili in un’unica tabella. Successivamente, districare i dati e quindi condurre l’analisi dei dati esplorativi (EDA).
Selezione, formazione e valutazione del modello
Dopo aver ripulito il set di dati, è possibile iniziare addestrando il modello in base agli algoritmi. In questo passaggio sono coinvolti diversi compiti, il primo dei quali è la selezione del modello, che varia in base al problema scelto. Un diverso approccio di modellizzazione potrebbe essere giustificato in base al fatto che si tratti di un problema di regressione o di classificazione. Successivamente, è necessario addestrare il modello e quindi valutarlo utilizzando i dati di test basati sulle metriche di successo decise dall’utente.
prospettiva
Mentre ci sono anche divertenti applicazioni di machine learning, la scelta di problemi di importazione reale avrà maggiori probabilità di essere notata nel tuo portafoglio professionale. Potrebbe renderlo un campo da gioco difficile, soprattutto se sei un nuovo arrivato, ma la curva di apprendimento con un tale progetto sarà eccezionale.
