Видео: Защо трябва да научите машинно обучение?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Последно модифициран: 2023-12-15 23:43
Означава, че Вие може да анализира тонове данни, да извлича стойност и да събира представа от тях и по-късно да използва тази информация за обучение на машинно обучение модел за прогнозиране на резултатите. В много организации а машинно обучение инженер често си партнира с специалист по данни за по-добра синхронизация на работните продукти.
Впоследствие може да се запитаме и необходимо ли е да се учи машинно обучение?
Линейната алгебра, статистиката и вероятността формират основата на машинно обучение . Ако сте разработчик със сериозни планове да се присъедините към ML групата, време е да освежите математиката си в гимназията. Това със сигурност е достойна инвестиция. Освен математиката, анализът на данните е съществено умение за машинно обучение.
Впоследствие въпросът е защо искате да продължите кариера в машинното обучение? Ето няколко причини за Вие да се следват кариера в ML: – ML е умение на бъдещето – Въпреки експоненциалния растеж в машинно обучение , областта е изправена пред недостиг на умения. Като инженер ML, Вие ще работи върху предизвикателства в реалния живот и ще разработва решения, които имат a Дълбок влияние върху това как бизнесът и хората процъфтяват.
Следователно защо трябва да уча дълбоко учене?
Повечето от проблемите могат да бъдат решени добре с Машинно обучение техники като Случайни гори и Ансамбъл. Дълбоко обучение е най-подходящ за сложни проблеми като разпознаване на изображения, разпознаване на реч, при условие че имате достатъчно голямо количество данни, изчислителна мощност и най-важното търпение:).
Мога ли да науча машинно обучение без кодиране?
Традиционно Машинно обучение изисква от учениците да познават софтуера програмиране , което им позволява да пишат машинно обучение алгоритми. Но в този новаторски курс на Udemy ще го направите научете машинно обучение без всякакви кодиране каквото и да е. В резултат на това е много по-лесно и по-бързо уча !
Препоръчано:
Кой е най-добрият език за машинно обучение?
Машинното обучение е нарастваща област на компютърните науки и няколко езика за програмиране поддържат ML рамка и библиотеки. Сред всички езици за програмиране, Python е най-популярният избор, следван от C++, Java, JavaScript и C#
Кои индустрии използват машинно обучение?
Повечето индустрии, работещи с големи данни, са признали стойността на технологията за машинно обучение. Машинното обучение е широко приложимо в здравната индустрия. Индустрията на финансовите услуги. Индустрията за търговия на дребно. Автомобилната индустрия. Правителствени агенции. Транспортни индустрии. Нефтена и газова промишленост
Защо компаниите трябва да използват машинно обучение?
Машинното обучение в бизнеса помага за подобряване на мащабируемостта на бизнеса и подобряване на бизнес операциите за компании по целия свят. Инструментите за изкуствен интелект и множество алгоритми за ML са придобили огромна популярност в общността на бизнес анализите
Какво трябва да науча за машинно обучение?
Би било по-добре, ако научите повече за следната тема подробно, преди да започнете да изучавате машинно обучение. Теория на вероятностите. Линейна алгебра. Теория на графите. Теория за оптимизация. Байесови методи. смятане. Многовариантно смятане. И езици за програмиране и бази данни като:
Защо трябва да учим машинно обучение?
Итеративният аспект на машинното обучение е важен, защото тъй като моделите са изложени на нови данни, те могат да се адаптират независимо. Те се учат от предишни изчисления, за да произвеждат надеждни, повтарящи се решения и резултати. Това е наука, която не е нова, но е набрала нов импулс