Orodha ya maudhui:
Video: Ninapaswa kujifunza nini kwa kujifunza kwa mashine?
2024 Mwandishi: Lynn Donovan | [email protected]. Mwisho uliobadilishwa: 2023-12-15 23:53
Itakuwa bora ikiwa utajifunza zaidi kuhusu mada ifuatayo kwa undani kabla ya kuanza kujifunza kujifunza kwa mashine
- Nadharia ya Uwezekano.
- Algebra ya mstari.
- Nadharia ya Grafu.
- Nadharia ya Uboreshaji.
- Mbinu za Bayesian.
- Calculus.
- Calculus ya Multivariate.
- Na lugha za programu na hifadhidata kama:
Hapa, ninapaswa kujua nini kabla ya kujifunza kujifunza kwa mashine?
Kuwa na ujuzi wa awali wa yafuatayo ni muhimu kabla ya kujifunza kujifunza kwa mashine
- Algebra ya mstari.
- Calculus.
- Nadharia ya uwezekano.
- Kupanga programu.
- Nadharia ya uboreshaji.
Kwa kuongeza, ninapaswa kujifunza nini katika Python kwa kujifunza mashine? numpy - muhimu sana kwa vitu vyake vya safu ya N-dimensional. panda - Chatu maktaba ya uchanganuzi wa data, ikijumuisha miundo kama vile fremu za data. matplotlib - maktaba ya kupanga 2D inayozalisha takwimu za ubora wa uchapishaji. scikit- jifunze -a kujifunza mashine algoriti zinazotumika kwa uchanganuzi wa data na kazi za uchimbaji data.
Kwa kuzingatia hili, ni mahali gani pazuri pa kujifunza kwa mashine?
Kozi bora za mtandaoni za kujifunza kwa mashine
- Fast.ai. Fast.ai hutoa aina mbalimbali za kozi zinazohusu ujifunzaji wa mashine na AI, ikijumuisha baadhi ya misingi ya kuanza na teknolojia.
- DataCamp. DataCamp inatoa kozi za mafunzo kwa vitendo, na mada mbalimbali zinazohusiana na kujifunza kwa mashine.
- Udemy.
- EdX.
- Darasa la Kati.
- Uchafu.
- FutureJifunze.
- Coursera.
Je, ni vigumu kujifunza kujifunza kwa mashine?
Hakuna shaka sayansi ya maendeleo kujifunza mashine algorithms kupitia utafiti ni magumu . Inahitaji ubunifu, majaribio na ukakamavu. Kujifunza kwa mashine inabakia a ngumu shida wakati wa kutekeleza algoriti zilizopo na mifano kufanya kazi vizuri kwa programu yako mpya.
Ilipendekeza:
Kwa nini Unapaswa Kujifunza kujifunza kwa mashine?
Inamaanisha kuwa unaweza kuchanganua data nyingi, kutoa thamani na kukusanya maarifa kutoka kwayo, na baadaye kutumia maelezo hayo kutoa mafunzo kwa modeli ya kujifunza kwa mashine ili kutabiri matokeo. Katika mashirika mengi, mhandisi wa kujifunza mashine mara nyingi hushirikiana na mwanasayansi wa data kwa ulandanishi bora wa bidhaa za kazi
Kujifunza kwa mashine ni nini kwa kutumia Python?
Utangulizi wa Kujifunza kwa Mashine kwa kutumia Python. Kujifunza kwa mashine ni aina ya akili ya bandia (AI) ambayo hutoa kompyuta na uwezo wa kujifunza bila kupangwa kwa njia dhahiri. Kujifunza kwa mashine kunalenga uundaji wa Programu za Kompyuta ambazo zinaweza kubadilika zinapofunuliwa kwa data mpya
Kwa nini makampuni yatumie kujifunza kwa mashine?
Kujifunza kwa mashine katika biashara kunasaidia katika kuongeza kasi ya biashara na kuboresha shughuli za biashara kwa makampuni kote ulimwenguni. Zana za kijasusi za Bandia na algoriti nyingi za ML zimepata umaarufu mkubwa katika jumuiya ya uchanganuzi wa biashara
Kwa nini tunahitaji kujifunza kujifunza kwa mashine?
Kipengele cha kujirudia cha kujifunza kwa mashine ni muhimu kwa sababu miundo inapofichuliwa kwa data mpya, inaweza kubadilika kivyake. Wanajifunza kutokana na hesabu za awali ili kutoa maamuzi na matokeo ya kuaminika, yanayorudiwa. Ni sayansi ambayo si mpya - lakini ambayo imepata kasi mpya
Kwa nini kujifunza kwa msingi wa mfano kunaitwa kujifunza kwa uvivu?
Kujifunza kwa msingi wa matukio ni pamoja na jirani wa karibu zaidi, urejeshaji wa uzani wa ndani na mbinu za hoja zinazotegemea kesi. Mbinu zinazotegemea mifano wakati mwingine hujulikana kama mbinu za uvivu za kujifunza kwa sababu huchelewesha kuchakata hadi tukio jipya lazima liainishwe