Turinys:

Ko turėčiau išmokti mašininiam mokymuisi?
Ko turėčiau išmokti mašininiam mokymuisi?

Video: Ko turėčiau išmokti mašininiam mokymuisi?

Video: Ko turėčiau išmokti mašininiam mokymuisi?
Video: How I would learn Machine Learning (if I could start over) 2024, Lapkritis
Anonim

Būtų geriau, jei prieš pradėdami mokytis mašininio mokymosi, išsamiai sužinotumėte apie šią temą

  • Tikimybių teorija.
  • Tiesinė algebra.
  • Grafų teorija.
  • Optimizavimo teorija.
  • Bajeso metodai.
  • Skaičiavimas.
  • Daugiamatis skaičiavimas.
  • Ir programavimo kalbos bei duomenų bazės, tokios kaip:

Štai ką turėčiau žinoti prieš mokantis mašininio mokymosi?

Prieš mokantis mašininio mokymosi, būtina turėti išankstinių žinių apie toliau nurodytus dalykus

  1. Tiesinė algebra.
  2. Skaičiavimas.
  3. Tikimybių teorija.
  4. Programavimas.
  5. Optimizavimo teorija.

Be to, ką turėčiau išmokti naudojant „Python“, kad galėčiau mokytis mašinoje? numpy – daugiausia naudingas N dimensijos masyvo objektams. pandos - Python duomenų analizės biblioteka, įskaitant struktūras, tokias kaip duomenų rėmeliai. matplotlib – 2D braižymo biblioteka, gaminanti publikacijų kokybės duomenis. scikit - mokytis - mašininis mokymasis algoritmai, naudojami duomenų analizės ir duomenų gavybos užduotims atlikti.

Atsižvelgiant į tai, kuri yra geriausia vieta mokytis mašininio mokymosi?

Geriausi internetiniai mašininio mokymosi kursai

  1. Greitai.ai. Fast.ai siūlo daugybę kursų, apimančių mašininį mokymąsi ir dirbtinį intelektą, įskaitant kai kuriuos pagrindus norint pradėti naudotis technologijomis.
  2. DataCamp. „DataCamp“siūlo praktinius mokymo kursus su įvairiomis temomis, susijusiomis su mašininiu mokymusi.
  3. Udemy.
  4. EdX.
  5. Centrinė klasė.
  6. Udacity.
  7. Ateities mokymasis.
  8. Coursera.

Ar sunku išmokti mašininio mokymosi?

Nėra jokių abejonių, kad mokslas apie pažangą mašininis mokymasis algoritmai per tyrimus yra sunku . Tam reikia kūrybiškumo, eksperimentavimo ir užsispyrimo. Mašininis mokymasis lieka a sunku problema diegiant esamus algoritmus ir modelius, kad jie gerai veiktų naujoje programoje.

Rekomenduojamas: