Satura rādītājs:

Kas man jāapgūst mašīnmācībā?
Kas man jāapgūst mašīnmācībā?

Video: Kas man jāapgūst mašīnmācībā?

Video: Kas man jāapgūst mašīnmācībā?
Video: How I would learn Machine Learning (if I could start over) 2024, Novembris
Anonim

Būtu labāk, ja pirms mašīnmācības sākšanas uzzinātu vairāk par tālāk minēto tēmu

  • Varbūtību teorija.
  • Lineārā algebra.
  • Grafu teorija.
  • Optimizācijas teorija.
  • Bajesa metodes.
  • Calculus.
  • Daudzfaktoru aprēķins.
  • Un programmēšanas valodas un datu bāzes, piemēram:

Kas man būtu jāzina pirms mašīnmācīšanās?

Pirms mašīnmācības apguves ir nepieciešamas priekšzināšanas par tālāk minēto

  1. Lineārā algebra.
  2. Calculus.
  3. Varbūtību teorija.
  4. Programmēšana.
  5. Optimizācijas teorija.

Turklāt, kas man jāapgūst Python mašīnmācībā? numpy - galvenokārt noder tā N-dimensiju masīva objektiem. pandas - Python datu analīzes bibliotēka, tostarp tādas struktūras kā datu rāmji. matplotlib - 2D diagrammu bibliotēka, kas ražo publikāciju kvalitātes rādītājus. scikit- mācīties - mašīnmācība algoritmi, ko izmanto datu analīzei un datu ieguves uzdevumiem.

Ņemot to vērā, kura ir labākā vieta, kur mācīties mašīnmācību?

Labākie tiešsaistes kursi mašīnmācībai

  1. Fast.ai. Fast.ai piedāvā virkni kursu par mašīnmācīšanos un AI, tostarp dažus pamatus, lai sāktu darbu ar tehnoloģiju.
  2. DataCamp. DataCamp piedāvā praktiskus apmācību kursus ar dažādām tēmām, kas saistītas ar mašīnmācību.
  3. Udemy.
  4. EdX.
  5. Centrālā klase.
  6. Udacity.
  7. FutureLearn.
  8. Coursera.

Vai ir grūti apgūt mašīnmācību?

Nav šaubu, ka zinātne par progresu mašīnmācība algoritmi, izmantojot pētījumus grūti . Tas prasa radošumu, eksperimentēšanu un izturību. Mašīnmācība paliek a grūti problēma, ieviešot esošos algoritmus un modeļus, lai tie labi darbotos jūsu jaunajā lietojumprogrammā.

Ieteicams: