Sadržaj:
2025 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zadnja promjena: 2025-01-22 17:25
Bilo bi bolje da detaljno naučite više o sljedećoj temi prije nego što počnete učiti strojno učenje
- Teorija vjerojatnosti.
- Linearna algebra.
- Teorija grafova.
- Teorija optimizacije.
- Bayesove metode.
- Račun.
- Multivarijantni račun.
- I programski jezici i baze podataka kao što su:
Ovdje, što trebam znati prije učenja strojnog učenja?
Prije učenja strojnog učenja potrebno je prethodno znanje o sljedećem
- Linearna algebra.
- Račun.
- Teorija vjerojatnosti.
- Programiranje.
- Teorija optimizacije.
Osim toga, što bih trebao naučiti u Pythonu za strojno učenje? numpy - uglavnom koristan za svoje N-dimenzionalne objekte niza. pande - Piton knjižnica za analizu podataka, uključujući strukture kao što su okviri podataka. matplotlib - 2D knjižnica za crtanje koja proizvodi brojke kvalitete publikacije. scikit- naučiti - the strojno učenje algoritmi koji se koriste za analizu podataka i zadatke rudarenja podataka.
S obzirom na to, koje je najbolje mjesto za učenje strojnog učenja?
Najbolji online tečajevi za strojno učenje
- Brzo.ai. Fast.ai nudi niz tečajeva koji pokrivaju strojno učenje i umjetnu inteligenciju, uključujući neke o osnovama za početak rada s tehnologijom.
- DataCamp. DataCamp nudi praktične tečajeve s raznim temama vezanim uz strojno učenje.
- Udemy.
- EdX.
- Klasa Central.
- Udacity.
- FutureLearn.
- Coursera.
Je li teško naučiti strojno učenje?
Nema sumnje da je znanost napredovanja strojno učenje algoritmi kroz istraživanje je teško . Zahtijeva kreativnost, eksperimentiranje i upornost. Strojno učenje ostaje a teško problem pri implementaciji postojećih algoritama i modela kako bi dobro funkcionirali za vašu novu aplikaciju.
Preporučeni:
Zašto biste trebali naučiti strojno učenje?
To znači da možete analizirati mnoštvo podataka, izvući vrijednost i dobiti uvid iz njih, a kasnije iskoristiti te informacije za obuku modela strojnog učenja za predviđanje rezultata. U mnogim organizacijama, inženjer strojnog učenja često surađuje sa znanstvenicima podataka radi bolje sinkronizacije radnih proizvoda
Što je strojno učenje pomoću Pythona?
Uvod u strojno učenje pomoću Pythona. Strojno učenje je vrsta umjetne inteligencije (AI) koja računalima pruža mogućnost učenja bez eksplicitnog programiranja. Strojno učenje fokusira se na razvoj računalnih programa koji se mogu promijeniti kada su izloženi novim podacima
Što je strojno učenje u umjetnoj inteligenciji?
Strojno učenje (ML) grana je znanosti posvećena proučavanju algoritama i statističkih modela koje računalni sustavi koriste za izvođenje određenog zadatka bez korištenja eksplicitnih uputa, oslanjajući se umjesto toga na obrasce i zaključke. Smatra se podskupom umjetne inteligencije
Za što možemo koristiti strojno učenje?
Ovdje dijelimo nekoliko primjera strojnog učenja koje koristimo svakodnevno i možda nemamo pojma da ih pokreće ML. Virtualni osobni asistenti. Predviđanja tijekom putovanja. Video nadzor. Usluge društvenih medija. Filtriranje neželjene e-pošte i zlonamjernog softvera. Online korisnička podrška. Rafiniranje rezultata tražilice
Što je bolje za strojno učenje Java ili Python?
Brzina: Java je brža od Pythona Java je 25 puta brža od Pythona. U uvjetima istodobnosti, Java nadmašuje Python. Java je najbolji izbor za izgradnju velikih i složenih aplikacija za strojno učenje zbog svojih izvrsnih aplikacija za skaliranje