Съдържание:
Видео: Какво трябва да науча за машинно обучение?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Последно модифициран: 2023-12-15 23:43
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:
Тук какво трябва да знам, преди да науча машинно обучение?
Преди да научите машинно обучение, е необходимо да имате предварителни познания за следното
- Линейна алгебра.
- смятане.
- Теория на вероятностите.
- Програмиране.
- Теория за оптимизация.
Освен това, какво трябва да науча в Python за машинно обучение? numpy - полезен основно за неговите N-мерни масиви. панди - Python библиотека за анализ на данни, включително структури като рамки с данни. matplotlib - библиотека за 2D чертежи, произвеждаща цифри за качество на публикациите. scikit- уча - на машинно обучение алгоритми, използвани за анализ на данни и задачи за извличане на данни.
Имайки предвид това, кое е най-доброто място за обучение на машинно обучение?
Най-добрите онлайн курсове за машинно обучение
- Fast.ai. Fast.ai предоставя набор от курсове, обхващащи машинно обучение и AI, включително някои за основите, за да започнете с технологията.
- DataCamp. DataCamp предлага практически курсове за обучение с различни теми, свързани с машинното обучение.
- Udemy.
- EdX.
- Клас централен.
- Udacity.
- FutureLearn.
- Coursera.
Трудно ли е да се научиш на машинно обучение?
Няма съмнение, че науката за напредъка машинно обучение алгоритми чрез изследване е трудно . Изисква творчество, експериментиране и упоритост. Машинно обучение остава а трудно проблем при внедряването на съществуващи алгоритми и модели, за да работят добре за вашето ново приложение.
Препоръчано:
Защо трябва да научите машинно обучение?
Това означава, че можете да анализирате тонове данни, да извличате стойност и да събирате представа от тях и по-късно да използвате тази информация, за да обучите модел на машинно обучение за прогнозиране на резултатите. В много организации инженерът по машинно обучение често си партнира с специалист по данни за по-добра синхронизация на работните продукти
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
За какво можем да използваме машинно обучение?
Тук споделяме няколко примера за машинно обучение, които използваме всеки ден и може би нямаме представа, че те се управляват от ML. Виртуални лични асистенти. Прогнози по време на пътуване. Видеонаблюдение. Услуги за социални медии. Филтриране на спам и злонамерен софтуер. Онлайн поддръжка на клиенти. Прецизиране на резултатите от търсачките
Какво представлява анализът за машинно обучение?
Машинното обучение е метод за анализ на данни, който автоматизира изграждането на аналитични модели. Това е клон на изкуствения интелект, базиран на идеята, че системите могат да се учат от данни, да идентифицират модели и да вземат решения с минимална човешка намеса
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