Sisällysluettelo:

Mitä minun pitäisi oppia koneoppimista varten?
Mitä minun pitäisi oppia koneoppimista varten?

Video: Mitä minun pitäisi oppia koneoppimista varten?

Video: Mitä minun pitäisi oppia koneoppimista varten?
Video: HELP-projektin päätöswebinaari - Mikä työelämässä muuttuu ja mitä pitäisi tutkia? 2024, Marraskuu
Anonim

Olisi parempi, jos opit seuraavasta aiheesta yksityiskohtaisesti ennen kuin aloitat koneoppimisen

  • Todennäköisyysteoria.
  • Lineaarialgebra.
  • Graafiteoria.
  • Optimointiteoria.
  • Bayesilaiset menetelmät.
  • Calculus.
  • Monimuuttujalaskenta.
  • Ja ohjelmointikielet ja tietokannat, kuten:

Tässä, mitä minun pitäisi tietää ennen koneoppimisen oppimista?

Aiempi tietämys seuraavista on välttämätöntä ennen koneoppimisen oppimista

  1. Lineaarialgebra.
  2. Calculus.
  3. Todennäköisyysteoria.
  4. Ohjelmointi.
  5. Optimoinnin teoria.

Lisäksi mitä minun pitäisi oppia Pythonissa koneoppimista varten? numpy - hyödyllinen pääasiassa sen N-ulotteisten taulukkoobjektien kannalta. pandat - Python data-analyysikirjasto, mukaan lukien rakenteet, kuten tietokehykset. matplotlib - 2D-piirtokirjasto, joka tuottaa julkaisun laatulukuja. scikit- oppia - koneoppimista algoritmit, joita käytetään tietojen analysointiin ja tiedon louhintatehtäviin.

Mikä on tämän huomioon ottaen paras paikka oppia koneoppimista?

Parhaat verkkokurssit koneoppimiseen

  1. Fast.ai. Fast.ai tarjoaa joukon kursseja, jotka kattavat koneoppimisen ja tekoälyn, mukaan lukien perusasiat tekniikan käytön aloittamiseksi.
  2. DataCamp. DataCamp tarjoaa käytännönläheisiä koulutuskursseja, joissa on erilaisia koneoppimiseen liittyviä aiheita.
  3. Udemy.
  4. EdX.
  5. Luokka Keski.
  6. Udacity.
  7. FutureLearn.
  8. Coursera.

Onko koneoppimisen oppiminen vaikeaa?

Tieteen edistymisestä ei ole epäilystäkään koneoppimista algoritmeja tutkimuksen kautta vaikea . Se vaatii luovuutta, kokeilua ja sitkeyttä. Koneoppiminen jää a kovaa ongelma, kun toteutat olemassa olevia algoritmeja ja malleja toimimaan hyvin uudessa sovelluksessasi.

Suositeltava: