Proč byste se měli učit strojové učení?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Naposledy změněno: 2023-12-15 23:44

Znamená to, že vy dokáže analyzovat tuny dat, extrahovat hodnotu a získat z nich náhled a později tyto informace využít k trénování a strojové učení model pro předpovídání výsledků. V mnoha organizacích a strojové učení inženýr často spolupracuje s datovým vědcem pro lepší synchronizaci pracovních produktů.

Následně se lze také ptát, je nutné se učit strojové učení?

Lineární algebra, statistika a pravděpodobnost tvoří základ strojové učení . Pokud jste vývojář s vážnými plány připojit se k rozjetému vlaku ML, je čas oprášit středoškolskou matematiku. Je to rozhodně výhodná investice. Kromě matematiky je to analýza dat nezbytný dovednost pro strojové učení.

Následně je otázkou, proč se chcete věnovat kariéře ve strojovém učení? Zde je několik důvodů pro vy na věnovat se kariéře v ML: – ML je dovedností budoucnosti – Navzdory exponenciálnímu růstu v strojové učení , obor čelí nedostatku dovedností. Jako inženýr ML, vy bude pracovat na skutečných výzvách a vyvíjet řešení, která mají a hluboký vliv na to, jak se daří firmám a lidem.

Proč bych se tedy měl učit hlubokému učení?

Většina problémů se dá dobře vyřešit Strojové učení techniky jako Random Forests a Ensemble. Hluboké učení se nejlépe hodí pro složité problémy jako rozpoznávání obrazu, rozpoznávání řeči za předpokladu, že máte dostatečně velké množství dat, výpočetní výkon a hlavně trpělivost:).

Mohu se naučit strojové učení bez kódování?

Tradiční Strojové učení vyžaduje, aby studenti znali software programování , která jim umožňuje psát strojové učení algoritmy. Ale v tomto průlomovém kurzu Udemy budete naučit se strojové učení bez žádný kódování vůbec. Ve výsledku je to mnohem jednodušší a rychlejší Učit se !