Obsah:

Co bych se měl naučit pro strojové učení?
Co bych se měl naučit pro strojové učení?

Video: Co bych se měl naučit pro strojové učení?

Video: Co bych se měl naučit pro strojové učení?
Video: Proč bych se měl učit cizí jazyk? 2024, Prosinec
Anonim

Bylo by lepší, kdybyste se podrobně seznámili s následujícím tématem, než se začnete učit strojové učení

  • Teorie pravděpodobnosti.
  • Lineární algebra.
  • Teorie grafů.
  • Teorie optimalizace.
  • Bayesovské metody.
  • Počet.
  • Vícerozměrný počet.
  • A programovací jazyky a databáze jako:

Co bych měl vědět, než se naučím strojové učení?

Než se budete učit strojové učení, musíte mít předchozí znalosti následujícího

  1. Lineární algebra.
  2. Počet.
  3. Teorie pravděpodobnosti.
  4. Programování.
  5. Teorie optimalizace.

Navíc, co bych se měl naučit v Pythonu pro strojové učení? numpy - užitečné hlavně pro N-rozměrné objekty pole. pandy - Krajta knihovna pro analýzu dat, včetně struktur, jako jsou datové rámce. matplotlib - 2D vykreslovací knihovna produkující údaje o kvalitě publikace. scikit- Učit se - strojové učení algoritmy používané pro analýzu dat a úlohy dolování dat.

S ohledem na to, kde je nejlepší místo pro výuku strojového učení?

Nejlepší online kurzy pro strojové učení

  1. Fast.ai. Fast.ai nabízí řadu kurzů týkajících se strojového učení a umělé inteligence, včetně některých o základech, jak začít s touto technologií.
  2. DataCamp. DataCamp nabízí praktické školicí kurzy s řadou témat souvisejících se strojovým učením.
  3. Udemy.
  4. EdX.
  5. Třída Central.
  6. Udacity.
  7. FutureLearn.
  8. Coursera.

Je těžké naučit se strojové učení?

Není pochyb o vědě o pokroku strojové učení algoritmy prostřednictvím výzkumu je obtížný . Vyžaduje kreativitu, experimentování a houževnatost. Strojové učení zůstává a tvrdý problém při implementaci stávajících algoritmů a modelů, aby dobře fungovaly pro vaši novou aplikaci.

Doporučuje: