Sisukord:

Mida peaksin masinõppe jaoks õppima?
Mida peaksin masinõppe jaoks õppima?

Video: Mida peaksin masinõppe jaoks õppima?

Video: Mida peaksin masinõppe jaoks õppima?
Video: Mida teha, kui laps on digisõltuvuses 2024, September
Anonim

Enne masinõppe õppimise alustamist oleks parem, kui tutvuksite järgmise teemaga üksikasjalikumalt

  • Tõenäosusteooria.
  • Lineaaralgebra.
  • Graafiteooria.
  • Optimeerimise teooria.
  • Bayesi meetodid.
  • Arvestus.
  • Mitme muutujaga arvutus.
  • Ja programmeerimiskeeled ja andmebaasid nagu:

Mida peaksin siinkohal teadma enne masinõppe õppimist?

Enne masinõppe õppimist on vajalik eelteadmiste omamine järgmisest

  1. Lineaaralgebra.
  2. Arvestus.
  3. Tõenäosusteooria.
  4. Programmeerimine.
  5. Optimeerimise teooria.

Lisaks, mida peaksin Pythonis masinõppe jaoks õppima? numpy - kasulik peamiselt selle N-mõõtmeliste massiiviobjektide jaoks. pandad - Python andmeanalüüsi teek, sealhulgas sellised struktuurid nagu andmeraamid. matplotlib – 2D graafikuteek, mis toodab väljaannete kvaliteedinäitajaid. scikit- õppida - masinõpe algoritmid, mida kasutatakse andmeanalüüsi ja andmekaeve ülesannete täitmiseks.

Milline on seda arvestades parim koht masinõppe õppimiseks?

Parimad masinõppe veebikursused

  1. Fast.ai. Fast.ai pakub erinevaid kursusi, mis hõlmavad masinõpet ja tehisintellekti, sealhulgas mõningaid põhitõdesid tehnoloogiaga alustamiseks.
  2. DataCamp. DataCamp pakub praktilisi koolitusi mitmesuguste masinõppega seotud teemadega.
  3. Udemy.
  4. EdX.
  5. Klass Kesk.
  6. Udacity.
  7. FutureLearn.
  8. Coursera.

Kas masinõpet on raske õppida?

Pole kahtlustki, et edenemise teadus masinõpe algoritme läbi uuringute on raske . See nõuab loovust, katsetamist ja visadust. Masinõpe jääb a raske probleem olemasolevate algoritmide ja mudelite rakendamisel, et need teie uue rakenduse jaoks hästi toimiksid.

Soovitan: