Çfarë duhet të mësoj për mësimin e makinerive?
Çfarë duhet të mësoj për mësimin e makinerive?
Anonim

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:

Këtu, çfarë duhet të di përpara se të mësoj mësimin e makinerive?

Të kesh njohuri paraprake për sa vijon është e nevojshme përpara se të mësosh mësimin e makinerive

  1. Algjebër lineare.
  2. Llogaritja.
  3. Teoria e probabilitetit.
  4. Programimi.
  5. Teoria e optimizmit.

Për më tepër, çfarë duhet të mësoj në Python për mësimin e makinerive? numpy - kryesisht i dobishëm për objektet e grupit të tij N-dimensionale. panda - Python biblioteka e analizës së të dhënave, duke përfshirë struktura të tilla si kornizat e të dhënave. matplotlib - Biblioteka e vizatimit 2D që prodhon shifra të cilësisë së botimit. skamje - mësojnë - të mësimi i makinës algoritme të përdorura për analizën e të dhënave dhe detyrat e nxjerrjes së të dhënave.

Duke marrë parasysh këtë, cili është vendi më i mirë për të mësuar mësimin e makinerive?

Kurset më të mira në internet për mësimin e makinerive

  1. Shpejt.ai. Fast.ai ofron një sërë kursesh që mbulojnë mësimin e makinerive dhe AI, duke përfshirë disa mbi bazat për të filluar me teknologjinë.
  2. DataCamp. DataCamp ofron kurse trajnimi praktike, me një sërë temash që lidhen me mësimin e makinerive.
  3. Udemy.
  4. EdX.
  5. Klasa Qendrore.
  6. Paturpësi.
  7. FutureLearn.
  8. Coursera.

A është e vështirë të mësosh mësimin e makinerive?

Nuk ka dyshim që shkenca e përparimit mësimi i makinës algoritme përmes kërkimit është vështirë . Kërkon kreativitet, eksperimentim dhe këmbëngulje. Mësimi i makinerisë mbetet a vështirë problemi kur zbatoni algoritme dhe modele ekzistuese për të punuar mirë për aplikacionin tuaj të ri.

Recommended: