Taula de continguts:
Vídeo: Què he d'aprendre per a l'aprenentatge automàtic?
2024 Autora: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificació: 2023-12-15 23:44
Seria millor si aprengueu més informació sobre el tema següent en detall abans de començar a aprendre aprenentatge automàtic
- Teoria de la probabilitat.
- Àlgebra linial.
- Teoria dels grafs.
- Teoria de l'optimització.
- Mètodes bayesians.
- Càlcul.
- Càlcul multivariant.
- I llenguatges de programació i bases de dades com:
Aquí, què he de saber abans d'aprendre aprenentatge automàtic?
És necessari tenir coneixements previs del següent abans d'aprendre l'aprenentatge automàtic
- Àlgebra linial.
- Càlcul.
- Teoria de la probabilitat.
- Programació.
- Teoria de l'optimització.
A més, què he d'aprendre a Python per a l'aprenentatge automàtic? numpy - útil principalment per als seus objectes de matriu de N dimensions. pandes - Python biblioteca d'anàlisi de dades, incloses estructures com ara marcs de dades. matplotlib - Biblioteca de traçat en 2D que produeix xifres de qualitat de publicació. scikit- aprendre - el aprenentatge automàtic algorismes utilitzats per a tasques d'anàlisi de dades i mineria de dades.
Tenint en compte això, quin és el millor lloc per aprendre aprenentatge automàtic?
Els millors cursos en línia per a l'aprenentatge automàtic
- ràpid.ai. Fast.ai ofereix una sèrie de cursos que cobreixen l'aprenentatge automàtic i la IA, inclosos alguns sobre els conceptes bàsics per començar amb la tecnologia.
- DataCamp. DataCamp ofereix cursos de formació pràctica, amb una varietat de temes relacionats amb l'aprenentatge automàtic.
- Udemy.
- EdX.
- Classe Central.
- gosàcia.
- FutureLearn.
- Coursera.
És difícil aprendre aprenentatge automàtic?
No hi ha dubte de la ciència d'avançar aprenentatge automàtic algorismes a través de la investigació és difícil . Requereix creativitat, experimentació i tenacitat. Aprenentatge automàtic queda a dur problema en implementar algorismes i models existents perquè funcionin bé per a la vostra nova aplicació.
Recomanat:
Per què hauríeu d'aprendre aprenentatge automàtic?
Vol dir que podeu analitzar tones de dades, extreure valor i obtenir-ne informació, i després fer servir aquesta informació per entrenar un model d'aprenentatge automàtic per predir resultats. En moltes organitzacions, un enginyer d'aprenentatge automàtic sovint s'associa amb un científic de dades per a una millor sincronització dels productes de treball
Per què les empreses haurien d'utilitzar l'aprenentatge automàtic?
L'aprenentatge automàtic en els negocis ajuda a millorar l'escalabilitat empresarial i a millorar les operacions empresarials de les empreses de tot el món. Les eines d'intel·ligència artificial i nombrosos algorismes de ML han guanyat una enorme popularitat a la comunitat d'anàlisi empresarial
Per a què podem utilitzar l'aprenentatge automàtic?
Aquí compartim alguns exemples d'aprenentatge automàtic que fem servir cada dia i potser no tenim ni idea que estan impulsats per ML. Assistents personals virtuals. Prediccions durant els desplaçaments. Vídeos de vigilància. Serveis de xarxes socials. Filtre de correu brossa i programari maliciós. Atenció al client en línia. Refinació de resultats del motor de cerca
Què és millor per a l'aprenentatge automàtic de Java o Python?
Velocitat: Java és més ràpid que Python Java és 25 vegades més ràpid que Python. Interins de concurrència, Java supera Python. Java és la millor opció per crear aplicacions d'aprenentatge automàtic grans i complexes a causa de les seves excel·lents aplicacions d'escala
Per què hem d'aprendre aprenentatge automàtic?
L'aspecte iteratiu de l'aprenentatge automàtic és important perquè, a mesura que els models estan exposats a noves dades, poden adaptar-se de manera independent. Aprenen de càlculs anteriors per produir decisions i resultats fiables i repetibles. És una ciència que no és nova, però que ha guanyat un nou impuls