Video: Miksi sinun pitäisi opetella koneoppimista?
2024 Kirjoittaja: Lynn Donovan | [email protected]. Viimeksi muokattu: 2023-12-15 23:46
Se tarkoittaa sitä sinä voi analysoida tonnia dataa, poimia siitä arvoa ja saada oivalluksia ja myöhemmin hyödyntää näitä tietoja kouluttaakseen koneoppimista malli tulosten ennustamiseen. Monissa organisaatioissa a koneoppimista insinööri tekee usein yhteistyötä datatieteilijän kanssa työtuotteiden synkronoinnin parantamiseksi.
Tämän jälkeen voidaan myös kysyä, onko koneoppimisen opettelu välttämätöntä?
Lineaarinen algebra, tilastot ja todennäköisyys muodostavat perustan koneoppimista . Jos olet kehittäjä, jolla on vakavia suunnitelmia liittyä ML:n joukkoon, on aika piristää lukion matematiikkaasi. Se on varmasti kannattava investointi. Matematiikan lisäksi data-analyysi on välttämätön taitoa varten koneoppimista.
Myöhemmin kysymys kuuluu, miksi haluat jatkaa uraa koneoppimisen parissa? Tässä on muutamia syyt varten sinä to jatkaa uraa ML:ssä: – ML on tulevaisuuden taito – Huolimatta eksponentiaalisesta kasvusta koneoppimista , alalla on pulaa osaamisesta. ML-insinöörinä sinä työskentelee tosielämän haasteiden parissa ja kehittää ratkaisuja, joilla on a syvä vaikuttaa siihen, miten yritykset ja ihmiset menestyvät.
Siksi miksi minun pitäisi oppia syvällistä oppimista?
Suurin osa ongelmista voidaan ratkaista hyvin Koneoppiminen tekniikoita, kuten Random Forests ja Ensemble. Syväoppiminen soveltuu parhaiten monimutkaisiin ongelmiin, kuten kuvantunnistus, puheentunnistus edellyttäen, että sinulla on riittävän suuri tietomäärä, laskentateho ja mikä tärkeintä kärsivällisyys:).
Voinko oppia koneoppimista ilman koodausta?
Perinteinen Koneoppiminen edellyttää opiskelijoilta ohjelmistojen tuntemusta ohjelmointi , jonka avulla he voivat kirjoittaa koneoppimista algoritmeja. Mutta tällä uraauurtavalla Udemy-kurssilla saat oppia koneoppimista ilman minkä tahansa koodaus mitä tahansa. Tämän seurauksena se on paljon helpompaa ja nopeampaa oppia !
Suositeltava:
Miksi sinun ei pitäisi luottaa SpellCheckiin ainoana asiakirjan tarkistusmenetelmänä?
Tämä johtuu siitä, että oikeinkirjoituksen tarkistus voi havaita vain, onko sanat kirjoitettu oikein, eivät sitä, käytetäänkö niitä oikein. Oikeinkirjoituksen tarkistus on kuitenkin kätevä työkalu, eikä sitä siksi pidä hylätä kokonaan. Kirjoittajia tulee kuitenkin varoittaa luottamasta siihen jokaisen virheen havaitsemiseksi
Miksi yritysten pitäisi käyttää koneoppimista?
Koneoppiminen liiketoiminnassa auttaa parantamaan liiketoiminnan skaalautuvuutta ja parantamaan yritysten liiketoimintaa eri puolilla maailmaa. Tekoälytyökalut ja lukuisat ML-algoritmit ovat saavuttaneet valtavan suosion yritysanalytiikkayhteisössä
Miksi sinun pitäisi laittaa puhelin alas?
(1) Emme ole täysin keskittyneet työhönmme, kun tarkistamme jatkuvasti puhelimiamme. Puhelimen irrottaminen lisää tuottavuutta! Käännä puhelin lentokonetilaan ja käännä puhelin ympäri, jotta et näe näyttöä. Poista ilmoitukset sosiaalisen median sovelluksistasi käytöstä
Miksi minun pitäisi opetella algoritmeja ja tietorakenteita?
Tietorakenteilla ja algoritmeilla on suuri rooli ohjelmoinnissa, mutta vain jos osaat todella kirjoittaa ohjelman. On tärkeää tutkia näitä rakenteita, koska monimutkaisissa laskentaongelmissa, kuten haku, lajittelu, hajautus jne., käytetään monia tällaisia rakenteita. Algoritmit ovat tapa käsitellä tietoja
Miksi meidän pitää opetella koneoppimista?
Koneoppimisen iteratiivinen puoli on tärkeä, koska kun mallit altistuvat uudelle datalle, ne pystyvät mukautumaan itsenäisesti. He oppivat aikaisemmista laskelmista tuottaakseen luotettavia, toistettavia päätöksiä ja tuloksia. Se on tiede, joka ei ole uusi – mutta joka on saanut uutta vauhtia