Video: Pse duhet të mësoni mësimin e makinës?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. E modifikuara e fundit: 2023-12-15 23:53
Do të thotë se ju mund të analizojë tonelata të dhënash, të nxjerrë vlerë dhe të nxjerrë njohuri prej tyre, dhe më vonë ta përdorë atë informacion për të trajnuar një mësimi i makinës model për të parashikuar rezultatet. Në shumë organizata, a mësimi i makinës inxhinier shpesh bashkëpunon me një shkencëtar të dhënash për sinkronizim më të mirë të produkteve të punës.
Më pas, dikush mund të pyesë gjithashtu, a është e nevojshme të mësosh mësimin e makinerive?
Algjebra lineare, statistikat dhe probabiliteti formojnë themelin e mësimi i makinës . Nëse jeni një zhvillues me plane serioze për t'u bashkuar me grupin ML, është koha për të përmirësuar matematikën tuaj të shkollës së mesme. Është padyshim një investim i denjë. Përveç matematikës, analiza e të dhënave është thelbësore aftësi për mësimi i makinës.
Më pas, pyetja është, pse dëshironi të ndiqni një karrierë në mësimin e makinerive? Këtu janë disa arsye për ju te ndjek një karrierë në ML: – ML është një aftësi e së ardhmes – Pavarësisht rritjes eksponenciale në mësimi i makinës , fusha përballet me mungesë aftësish. Si një inxhinier ML, ju do të punojë në sfidat e jetës reale dhe do të zhvillojë zgjidhje që kanë a thellë ndikim në mënyrën se si bizneset dhe njerëzit lulëzojnë.
Rrjedhimisht, pse duhet të mësoj të mësuarit e thellë?
Shumica e problemeve mund të zgjidhen mirë me Mësimi i Makinerisë teknika të tilla si Pyjet e rastësishme dhe Ansambli. Mësimi i thellë është më i përshtatshmi për problemet komplekse si njohja e imazhit, njohja e të folurit me kusht që të keni një sasi mjaft të madhe të të dhënave, fuqinë kompjuterike dhe durimin më të rëndësishëm:).
A mund të mësoj mësimin e makinerive pa kodim?
Tradicionale Mësimi i Makinerisë kërkon që studentët të njohin softuerin programimit , e cila u mundëson atyre të shkruajnë mësimi i makinës algoritme. Por në këtë kurs novator të Udemy, do ta bëni mësoni Mësimin e Makinerisë pa ndonjë kodimi çfarëdo qoftë. Si rezultat, është shumë më e lehtë dhe më e shpejtë mësojnë !
Recommended:
Çfarë mësoni në inteligjencën e biznesit?
Përkufizimi më i zakonshëm i inteligjencës së biznesit është strategjitë dhe teknologjitë e përdorura nga kompanitë për të analizuar të dhënat dhe informacionin e biznesit. Me fjalë më të thjeshta, ai u mundëson bizneseve të kenë akses në informacionin jetik për të pasur sukses në fusha të shumta – qofshin ato shitje, marketing, financa ose ndonjë ndarje tjetër
Pse duhet të rishikoni rregullisht regjistrat dhe si duhet ta menaxhoni këtë detyrë?
Nga pikëpamja e sigurisë, qëllimi i një regjistri është të veprojë si një flamur i kuq kur diçka e keqe po ndodh. Rishikimi rregullisht i regjistrave mund të ndihmojë në identifikimin e sulmeve me qëllim të keq në sistemin tuaj. Duke pasur parasysh sasinë e madhe të të dhënave të regjistrit të gjeneruar nga sistemet, është jopraktike të rishikohen të gjitha këto regjistra manualisht çdo ditë
Pse kompanitë duhet të përdorin mësimin e makinerive?
Mësimi i makinerisë në biznes ndihmon në rritjen e shkallëzueshmërisë së biznesit dhe përmirësimin e operacioneve të biznesit për kompanitë në të gjithë globin. Mjetet e inteligjencës artificiale dhe algoritme të shumta ML kanë fituar popullaritet të jashtëzakonshëm në komunitetin e analitikës së biznesit
Çfarë duhet të mësoj për mësimin e makinerive?
Do të ishte më mirë të mësoni më shumë rreth temës së mëposhtme në detaje përpara se të filloni të mësoni mësimin e makinerive. Teoria e probabilitetit. Algjebra lineare. Teoria e Grafikut. Teoria e Optimizimit. Metodat Bayesian. Llogaritja. Llogaritja me shumë variacione. Dhe gjuhët e programimit dhe bazat e të dhënave si:
Pse duhet të mësojmë mësimin e makinerive?
Aspekti përsëritës i mësimit të makinerive është i rëndësishëm sepse ndërsa modelet ekspozohen ndaj të dhënave të reja, ato janë në gjendje të përshtaten në mënyrë të pavarur. Ata mësojnë nga llogaritjet e mëparshme për të prodhuar vendime dhe rezultate të besueshme, të përsëritshme. Është një shkencë që nuk është e re – por një shkencë që ka fituar një moment të ri