Indholdsfortegnelse:
Video: Hvad skal jeg lære til maskinlæring?
2024 Forfatter: Lynn Donovan | [email protected]. Sidst ændret: 2023-12-15 23:45
Det ville være bedre, hvis du lærer mere om følgende emne i detaljer, før du begynder at lære maskinlæring
- Sandsynlighedsteori.
- Lineær algebra.
- Grafteori.
- Optimeringsteori.
- Bayesianske metoder.
- Calculus.
- Multivariat beregning.
- Og programmeringssprog og databaser som:
Heri, hvad skal jeg vide, før jeg lærer maskinlæring?
Det er nødvendigt at have forudgående kendskab til følgende, før du lærer maskinlæring
- Lineær algebra.
- Calculus.
- Sandsynlighedsteori.
- Programmering.
- Optimeringsteori.
Derudover, hvad skal jeg lære i Python til maskinlæring? numpy - hovedsageligt nyttig til dets N-dimensionelle array-objekter. pandaer - Python dataanalysebibliotek, herunder strukturer såsom datarammer. matplotlib - 2D-plotbibliotek, der producerer publikationskvalitetsfigurer. skit- lære - det maskinelæring algoritmer, der bruges til dataanalyse og datamining-opgaver.
I betragtning af dette, hvilket er det bedste sted at lære maskinlæring?
Bedste onlinekurser til maskinlæring
- Fast.ai. Fast.ai tilbyder en række kurser, der dækker maskinlæring og AI, herunder nogle om det grundlæggende for at komme i gang med teknologien.
- DataCamp. DataCamp tilbyder praktiske træningskurser med en række emner relateret til maskinlæring.
- Udemy.
- EdX.
- Klasse Central.
- Udacity.
- FutureLearn.
- Coursera.
Er det svært at lære maskinlæring?
Der er ingen tvivl om videnskaben om at komme videre maskinelæring algoritmer gennem forskning er svært . Det kræver kreativitet, eksperimentering og vedholdenhed. Maskinelæring forbliver en hårdt problem, når du implementerer eksisterende algoritmer og modeller for at fungere godt til din nye applikation.
Anbefalede:
Hvorfor bør du lære maskinlæring?
Det betyder, at du kan analysere tonsvis af data, udtrække værdi og få indsigt fra dem, og senere gøre brug af den information til at træne en maskinlæringsmodel til at forudsige resultater. I mange organisationer samarbejder en maskinlæringsingeniør ofte med en dataforsker for bedre synkronisering af arbejdsprodukter
Hvorfor skal jeg lære Golang?
Go kan bruges til opgaver på lavt niveau til API'er på højt niveau. Den har en solid spec, fantastisk standard lib, den er hurtig, kompilerer til native binære filer, statisk skrevet, abstraherer hukommelsesstyring, den klarer endda din BBQ. Jeg kan kun fortælle dig, hvorfor jeg gjorde det, og det gælder også for andre programmeringssprog
Hvad skal jeg lære efter Linux?
Og hvis du kan lide det og brænder for det, kan du vælge din karriere i Linux. Områder, hvor Linux-professionelle kan gøre deres karriere: Systemadministration. Administration af netværk. Webserver administration. Teknisk support. Linux systemudvikler. Kernal udviklere. Enhedsdrivere. Applikationsudviklere
Hvorfor skal vi lære maskinlæring?
Det iterative aspekt af maskinlæring er vigtigt, fordi modeller bliver udsat for nye data, og de er i stand til selvstændigt at tilpasse sig. De lærer af tidligere beregninger for at producere pålidelige, gentagelige beslutninger og resultater. Det er en videnskab, der ikke er ny - men en videnskab, der har fået et nyt momentum
Hvad skal jeg lære for at blive DBA?
En bachelor i datalogi er en forudsætning for mange it-job. Efterspørgslen er dog så stor for DBA'er, at nogle datajob på entry-level kun kræver en toårig eller associeret uddannelse i datalogi eller informationssystemer. Husk dog, at en grad muligvis ikke er tilstrækkelig