How I’d learn ML in 2024 (if I could start over)

Summary

In diesem Video teilt ein Student und Forscher, der mit Unternehmen wie Google und Amazon interviewt wurde, seinen Weg zum Erlernen von maschinellem Lernen in sechs Schritten. Er empfiehlt, mit den Grundlagen von Python zu beginnen, gefolgt von notwendigen Mathematikkenntnissen. Die Nutzung von Tools wie Jupyter, Pandas, NumPy und Matplotlib wird hervorgehoben. Zudem werden wichtige Online-Kurse empfohlen, darunter die Spezialisierungen von Andrew Ng und Andrej Karpathy. Schließlich ermutigt er die Zuschauer, praktische Projekte wie Kaggle-Herausforderungen und das Nachimplementieren von Forschungsarbeiten anzugehen, um ihr Wissen zu vertiefen.

Takeaways

• 😀 Um 2024 maschinelles Lernen zu lernen, benötigen Sie lediglich einen Laptop und eine Schritt-für-Schritt-Anleitung.
• 📚 Beginnen Sie mit den Grundlagen von Python, da dies die Grundlage für alle weiteren Schritte im maschinellen Lernen ist.
• ➕ Lernen Sie wichtige Programmierkonzepte wie Listen, Dictionaries und Kontrollstrukturen (if-else, Schleifen).
• 📐 Grundkenntnisse in Mathematik sind unerlässlich, insbesondere in Analysis, linearer Algebra und Wahrscheinlichkeitstheorie.
• 💻 Vertrautmachen mit Tools wie Jupyter Notebooks sowie Bibliotheken wie NumPy, Matplotlib und Pandas ist wichtig für die Datenanalyse.
• 🎓 Empfohlene Kurse sind die Spezialisierung für maschinelles Lernen von Andrew Ng und die Spezialisierung für tiefes Lernen, die praktische Erfahrungen bieten.
• 🏆 Kaggle-Wettbewerbe sind eine großartige Möglichkeit, um praktische Erfahrungen zu sammeln und Ihre Fähigkeiten zu testen.
• 📝 Das Nachimplementieren von Forschungsarbeiten kann Ihnen helfen, tiefere Einblicke zu gewinnen und Ihre Bewerbung im ML-Bereich zu stärken.
• ✨ Es ist wichtig, sich während des Lernprozesses von kreativen Projekten und Herausforderungen inspirieren zu lassen.
• 🚀 Der Weg zum Erfolg im maschinellen Lernen erfordert Engagement, regelmäßiges Üben und die Bereitschaft, aus Fehlern zu lernen.

Q & A

Was sind die grundlegenden Schritte, um maschinelles Lernen zu lernen?

Die grundlegenden Schritte umfassen das Erlernen von Python, das Verstehen von Mathematik, das Familiarisieren mit wichtigen ML-Bibliotheken, die Teilnahme an Online-Kursen, das Arbeiten an realen Projekten und das Reimplementieren von Forschungsarbeiten.

Warum ist Python wichtig für maschinelles Lernen?

Python ist die Hauptprogrammiersprache für maschinelles Lernen und alle weiteren Schritte basieren auf den Fähigkeiten in Python.

Welche mathematischen Konzepte sollte man beherrschen, um maschinelles Lernen zu verstehen?

Wichtige mathematische Konzepte sind Kalkül, lineare Algebra und Wahrscheinlichkeitstheorie. Man sollte die Ableitung einer Funktion verstehen und wissen, was eine Matrix ist und wie das Skalarprodukt funktioniert.

Welche Bibliotheken sind wichtig für maschinelles Lernen?

Wichtige Bibliotheken sind NumPy für mathematische Operationen, Pandas für die Datenmanipulation und Matplotlib für die Datenvisualisierung.

Welche Kurse werden empfohlen, um maschinelles Lernen zu lernen?

Empfohlene Kurse sind die Machine Learning-Spezialisierung von Andrew Ng und die neuronalen Netzwerk-Serie von Andrej Karpathy.

Was ist Kaggle und wie kann es beim Lernen helfen?

Kaggle ist eine Plattform, auf der man an Wettbewerben teilnehmen kann. Es hilft Lernenden, praktische Erfahrungen zu sammeln und Herausforderungen zu meistern.

Warum sollte man Forschungsarbeiten reimplementieren?

Das Reimplementieren von Forschungsarbeiten hilft, das Verständnis zu vertiefen und kann als hervorragendes Portfolio-Element dienen, um Fähigkeiten in maschinellem Lernen zu demonstrieren.

Wie wichtig ist es, praktische Projekte zu arbeiten?

Praktische Projekte sind entscheidend, da sie das Gelernte anwenden und das Verständnis für Konzepte vertiefen.

Wie sollte man mit dem Lernen von Mathematik beginnen?

Man sollte sich auf die Grundlagen konzentrieren und Ressourcen wie Khan Academy oder Brilliant.org nutzen, um ein gutes Fundament zu legen.

Was ist der Unterschied zwischen den empfohlenen Kursen von Andrew Ng und Andrej Karpathy?

Andrew Ng’s Kurs bietet eine breite Einführung in klassische ML-Konzepte, während Andrej Karpathy sich mehr auf neuronale Netzwerke und deren Implementierung konzentriert.