Видео: Какво представлява анализът за машинно обучение?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Последно модифициран: 2023-12-15 23:43
Машинно обучение е метод за анализ на данни, който автоматизира изграждането на аналитичен модел. 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.
По същия начин анализът на данни и машинното обучение еднакви ли са?
Машинно обучение е продължение на концепциите около прогнозни анализи , с една ключова разлика: AI системата е в състояние да прави предположения, да тества и да се учи автономно. AI машинно обучение прави предположения, преоценява модела и преоценява данни , всичко без намесата на човек.
Data Analyst използва ли машинно обучение? Анализатори на данни пресейте данни и се стремят да идентифицират тенденциите. Те могат направи работата на а анализатор на данни , но са и практически машинно обучение , опитен с усъвършенствано програмиране и може да създава нови процеси за данни моделиране. Те могат да работят с алгоритми, прогнозни модели и др.
Във връзка с това, какво се използва за машинно обучение?
Машинно обучение е приложение на изкуствен интелект (AI), което предоставя на системите възможността да се учат автоматично и да се подобряват от опита, без да бъдат изрично програмирани. Машинно обучение се фокусира върху разработването на компютърни програми, които могат да имат достъп до данни и да ги използват, научават за себе си.
Какво представляват инструментите за машинно обучение?
Анализ и визуализация на данни инструменти . pandas: библиотека за анализ на данни на Python, подобряваща анализите и моделирането. matplotlib: Python машинно обучение библиотека за качествени визуализации. Тетрадка Jupyter: възможности за съвместна работа. Tableau: мощни възможности за изследване на данни и интерактивна визуализация.
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#
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
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
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:
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