Spisu treści:
Wideo: Czego powinienem się nauczyć w przypadku uczenia maszynowego?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Ostatnio zmodyfikowany: 2023-12-15 23:51
Byłoby lepiej, gdybyś szczegółowo zapoznał się z poniższym tematem, zanim zaczniesz uczyć się uczenia maszynowego
- Teoria prawdopodobieństwa.
- Algebra liniowa.
- Teoria grafów.
- Teoria optymalizacji.
- Metody bayesowskie.
- Rachunek różniczkowy.
- Rachunek wielowymiarowy.
- Oraz języki programowania i bazy danych, takie jak:
Co powinienem wiedzieć przed przystąpieniem do uczenia maszynowego?
Przed przystąpieniem do uczenia maszynowego konieczna jest wcześniejsza wiedza na temat poniższych zagadnień
- Algebra liniowa.
- Rachunek różniczkowy.
- Teoria prawdopodobieństwa.
- Programowanie.
- Teoria optymalizacji.
Dodatkowo, czego powinienem się nauczyć w Pythonie do uczenia maszynowego? numpy - przydatne głównie w przypadku N-wymiarowych obiektów tablicy. pandy - Pyton biblioteka analizy danych, w tym struktury, takie jak ramki danych. matplotlib - biblioteka do kreślenia 2D tworząca dane dotyczące jakości publikacji. scikit- uczyć się - ten nauczanie maszynowe algorytmy wykorzystywane do analizy danych i zadań eksploracji danych.
Biorąc to pod uwagę, jakie jest najlepsze miejsce do nauki uczenia maszynowego?
Najlepsze kursy online dotyczące uczenia maszynowego
- Szybki.ai. Fast.ai oferuje szereg kursów obejmujących uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję, w tym niektóre z podstaw, aby rozpocząć pracę z technologią.
- DataCamp. DataCamp oferuje praktyczne szkolenia z różnorodnych tematów związanych z uczeniem maszynowym.
- Udemy.
- EdX.
- Klasa Centralna.
- Nieśmiałość.
- PrzyszłośćDowiedz się.
- Coursera.
Czy trudno jest nauczyć się uczenia maszynowego?
Nie ma wątpliwości, że nauka postępu nauczanie maszynowe algorytmy poprzez badania są trudny . Wymaga kreatywności, eksperymentowania i wytrwałości. Nauczanie maszynowe pozostaje twardy problem podczas wdrażania istniejących algorytmów i modeli, aby działały dobrze w nowej aplikacji.
Zalecana:
Dlaczego powinieneś uczyć się uczenia maszynowego?
Oznacza to, że możesz analizować tony danych, wyodrębniać z nich wartości i pozyskiwać z nich informacje, a później wykorzystać te informacje do trenowania modelu uczenia maszynowego w celu przewidywania wyników. W wielu organizacjach inżynier uczenia maszynowego często współpracuje z naukowcem zajmującym się danymi w celu lepszej synchronizacji produktów pracy
Czy łatwo jest nauczyć się głębokiego uczenia?
Głębokie uczenie jest potężne właśnie dlatego, że sprawia, że trudne rzeczy stają się łatwe. Powodem, dla którego uczenie głębokie zrobiło taki plusk, jest sam fakt, że pozwala nam sformułować kilka wcześniej niemożliwych problemów z uczeniem się jako minimalizację strat empirycznych poprzez zejście gradientowe, koncepcyjnie bardzo prostą rzecz
Czego powinienem się nauczyć po Linuksie?
A jeśli to lubisz i pasjonujesz się tym, możesz wybrać swoją karierę w Linuksie. Dziedziny, w których profesjonaliści od Linuksa mogą zrobić swoją karierę: Administracja systemem. Administracja sieciami. Administracja serwera WWW. Pomoc techniczna. Programista systemu Linux. Deweloperzy jądra. Sterowniki urządzeń. Twórcy aplikacji
Dlaczego musimy uczyć się uczenia maszynowego?
Iteracyjny aspekt uczenia maszynowego jest ważny, ponieważ gdy modele są narażone na nowe dane, są w stanie niezależnie się dostosowywać. Uczą się na podstawie wcześniejszych obliczeń, aby tworzyć wiarygodne, powtarzalne decyzje i wyniki. To nauka, która nie jest nowa, ale nabrała nowego rozpędu
Czego powinienem się nauczyć, aby zostać DBA?
Licencjat z informatyki jest warunkiem wstępnym dla wielu stanowisk IT. Jednak zapotrzebowanie na administratorów baz danych jest tak duże, że niektóre zadania związane z danymi na poziomie podstawowym wymagają jedynie dwuletniego dyplomu lub stopnia naukowego w dziedzinie informatyki lub systemów informatycznych. Pamiętaj jednak, że stopień naukowy może nie być wystarczający