Video: Kodėl turėtumėte mokytis mašininio mokymosi?
2024 Autorius: Lynn Donovan | [email protected]. Paskutinį kartą keistas: 2023-12-15 23:50
Tai reiškia kad tu gali analizuoti daugybę duomenų, iš jų išgauti vertę ir įžvalgą, o vėliau panaudoti tą informaciją mokydamas mašininis mokymasis modelis, leidžiantis prognozuoti rezultatus. Daugelyje organizacijų a mašininis mokymasis inžinierius dažnai bendradarbiauja su duomenų mokslininku, siekdamas geresnio darbo produktų sinchronizavimo.
Vėliau taip pat galima paklausti, ar būtina mokytis mašininio mokymosi?
Tiesinė algebra, statistika ir tikimybė sudaro pagrindą mašininis mokymasis . Jei esate kūrėjas, rimtai ketinantis prisijungti prie ML grupės, laikas atnaujinti vidurinės mokyklos matematiką. Tai tikrai verta investicija. Be matematikos, duomenų analizė yra esminis įgūdis už mašininis mokymasis.
Vėliau kyla klausimas, kodėl norite tęsti mašininio mokymosi karjerą? Štai keletas priežastys dėl tu į siekti karjeros ML: – ML yra ateities įgūdis – Nepaisant eksponentinio augimo mašininis mokymasis , šioje srityje trūksta įgūdžių. Kaip ML inžinierius, tu dirbs su realaus gyvenimo iššūkiais ir kurs sprendimus, kurie turi a giliai įtakos verslo ir žmonių klestėjimui.
Vadinasi, kodėl turėčiau mokytis gilaus mokymosi?
Daugumą problemų galima gerai išspręsti Mašininis mokymasis tokias technikas kaip Random Forests ir Ensemble. Gilus mokymasis geriausiai tinka sudėtingoms problemoms, tokioms kaip vaizdo atpažinimas, kalbos atpažinimas, jei turite pakankamai daug duomenų, skaičiavimo galios ir, svarbiausia, kantrybės:).
Ar galiu išmokti mašininio mokymosi be kodavimo?
Tradicinis Mašininis mokymasis reikalauja, kad mokiniai žinotų programinę įrangą programavimas , kuri leidžia jiems rašyti mašininis mokymasis algoritmai. Tačiau šiame novatoriškame Udemy kurse jūs tai padarysite išmokti mašininio mokymosi be bet koks kodavimas bet ką. Dėl to tai padaryti daug lengviau ir greičiau mokytis !
Rekomenduojamas:
Kas yra mašininio mokymosi apibendrinimo klaida?
Prižiūrimose mokymosi programose mašininio mokymosi ir statistinio mokymosi teorijoje apibendrinimo klaida (taip pat žinoma kaip ne imties klaida) yra matas, nurodantis, kaip tiksliai algoritmas gali numatyti anksčiau nematytų duomenų rezultatų reikšmes
Kas yra mašininio mokymosi modelio dreifas?
Iš Vikipedijos, laisvosios enciklopedijos. Nuspėjamojoje analizėje ir mašininiame mokyme sąvokos dreifas reiškia, kad tikslinio kintamojo, kurį modelis bando numatyti, statistinės savybės laikui bėgant keičiasi nenumatytais būdais. Dėl to kyla problemų, nes laikui bėgant prognozės tampa ne tokios tikslios
Kas yra mašininio mokymosi sistema?
Kas yra mašininio mokymosi sistema. Mašininio mokymosi sistema yra sąsaja, biblioteka arba įrankis, leidžiantis kūrėjams lengviau ir greičiau kurti mašininio mokymosi modelius, nesigilinant į pagrindinius algoritmus
Kas yra mašininio mokymosi regresijos problema?
Regresijos problema yra tada, kai išvesties kintamasis yra reali arba nuolatinė reikšmė, pvz., „atlyginimas“arba „svoris“. Galima naudoti daug skirtingų modelių, paprasčiausias yra tiesinė regresija. Jis bando suderinti duomenis su geriausia hiperplokštuma, kuri eina per taškus
Kodėl mums reikia mokytis mašininio mokymosi?
Iteratyvus mašininio mokymosi aspektas yra svarbus, nes modeliams pateikus naujų duomenų, jie gali prisitaikyti savarankiškai. Jie mokosi iš ankstesnių skaičiavimų, kad priimtų patikimus, pakartojamus sprendimus ir rezultatus. Tai mokslas, kuris nėra naujas, bet įgavo naują pagreitį