Sadržaj:
Video: Šta treba da naučim za mašinsko učenje?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zadnja izmjena: 2023-12-15 23:44
Bilo bi bolje da naučite više o sljedećoj temi u detalje prije nego što počnete učiti mašinsko učenje
- Teorija vjerovatnoće.
- Linearna algebra.
- Teorija grafova.
- Optimization Theory.
- Bayesove metode.
- Računica.
- Multivarijatni račun.
- I programski jezici i baze podataka kao što su:
Ovdje, šta treba da znam prije nego što naučim mašinsko učenje?
Prije učenja mašinskog učenja potrebno je imati prethodno znanje o sljedećem
- Linearna algebra.
- Računica.
- Teorija vjerovatnoće.
- Programiranje.
- Optimizacija teorija.
Pored toga, šta treba da naučim u Pythonu za mašinsko učenje? numpy - uglavnom koristan za svoje N-dimenzionalne objekte niza. pande - Python biblioteka za analizu podataka, uključujući strukture kao što su okviri podataka. matplotlib - 2D biblioteka za crtanje koja proizvodi brojke kvaliteta publikacije. scikit- naučiti - the mašinsko učenje algoritmi koji se koriste za analizu podataka i zadatke rudarenja podataka.
S obzirom na ovo, koje je najbolje mjesto za učenje mašinskog učenja?
Najbolji online kursevi za mašinsko učenje
- Fast.ai. Fast.ai nudi niz kurseva koji pokrivaju mašinsko učenje i AI, uključujući neke o osnovama za početak rada s tehnologijom.
- DataCamp. DataCamp nudi praktične kurseve obuke, sa raznim temama vezanim za mašinsko učenje.
- Udemy.
- EdX.
- Class Central.
- Udacity.
- FutureLearn.
- Coursera.
Da li je teško naučiti mašinsko učenje?
Nema sumnje da je nauka napredovanja mašinsko učenje algoritmi kroz istraživanje je teško . Zahtijeva kreativnost, eksperimentiranje i upornost. Mašinsko učenje ostaje a teško problem pri implementaciji postojećih algoritama i modela kako bi dobro funkcionirali za vašu novu aplikaciju.
Preporučuje se:
Šta je mašinsko učenje pomoću Pythona?
Uvod u mašinsko učenje pomoću Pythona. Mašinsko učenje je vrsta umjetne inteligencije (AI) koja omogućava kompjuterima mogućnost učenja bez eksplicitnog programiranja. Mašinsko učenje se fokusira na razvoj kompjuterskih programa koji se mogu promijeniti kada su izloženi novim podacima
Šta je mašinsko učenje u veštačkoj inteligenciji?
Mašinsko učenje (ML) je grana nauke posvećena proučavanju algoritama i statističkih modela koje računarski sistemi koriste za obavljanje određenog zadatka bez upotrebe eksplicitnih instrukcija, oslanjajući se umjesto toga na obrasce i zaključke. Smatra se podskupom umjetne inteligencije
Za šta možemo koristiti mašinsko učenje?
Ovdje dijelimo nekoliko primjera mašinskog učenja koje koristimo svakodnevno i možda nemamo pojma da ih pokreće ML. Virtuelni personalni asistenti. Predviđanja tokom putovanja. Video nadzor. Usluge društvenih medija. Filtriranje neželjene e-pošte i zlonamjernog softvera. Online korisnička podrška. Rafiniranje rezultata tražilice
Šta je detaljno mašinsko učenje?
Mašinsko učenje je primjena umjetne inteligencije (AI) koja pruža sistemima mogućnost da automatski uče i poboljšavaju se iz iskustva bez eksplicitnog programiranja. Mašinsko učenje se fokusira na razvoj kompjuterskih programa koji mogu pristupiti podacima i koristiti ih za učenje
Šta treba da naučim da postanem DBA?
Diploma bačelor računarstva je preduslov za mnoge IT poslove. Međutim, potražnja je toliko velika za DBA da je za neke poslove sa podacima na početnom nivou potrebna samo dvogodišnja ili pridružena diploma iz računarstva ili informacionih sistema. Imajte na umu, međutim, da diploma možda neće biti dovoljna