Sisukord:

Miks me peame õppima masinõpet?
Miks me peame õppima masinõpet?

Video: Miks me peame õppima masinõpet?

Video: Miks me peame õppima masinõpet?
Video: DALÍ PODCAST #85 Priit Lumi: „Me peame õppima õppima!“ 2024, Märts
Anonim

Iteratiivne aspekt masinõpe on oluline, sest kuna mudelid puutuvad kokku uute andmetega, on nad võimelised iseseisvalt kohanema. Nad õppida varasematest arvutustest usaldusväärsete, korratavate otsuste ja tulemuste saamiseks. See teadus ei ole uus, kuid on saanud uue hoo.

Samamoodi, kas masinõpet on lihtne õppida?

Kuid, masinõpe jääb suhteliselt raskeks probleemiks. Pole kahtlustki, et edenemise teadus masinõpe algoritme läbi uuringute on raske . Masinõpe on endiselt raske probleem olemasolevate algoritmide ja mudelite rakendamisel, et need teie uue rakenduse jaoks hästi töötaksid.

kas Python on masinõppe jaoks vajalik? Saate õppida ainult mõisteid masinõpe ilma Python või mis tahes muus keeles, kuid nende kontseptsioonide rakendamiseks vaja õppida vähemalt ühte keelt ja Python on parim algajatele. Keel on suurepärane kasutamiseks töötamisel masinõpe algoritmidel ja on suhteliselt lihtne süntaks.

Mida peaksin seega enne masinõpet õppima?

Enne masinõppe õppimist on vaja eelteadmisi järgmisest

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

Kas masinõpe on hea karjäär?

Tänapäeval, Masinõpe on üks populaarsemaid (kui mitte kõige populaarsem!) karjääri valikuid. See protsess algab nende toitmisega (mitte sõna otseses mõttes!) hea kvaliteetseid andmeid ja seejärel koolitust masinad ehitades erinevaid masinõpe mudelid, mis kasutavad andmeid ja diferentseeritud algoritme.

Soovitan: