2025 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2025-01-22 17:27
Դա նշանակում է որ դու կարող է վերլուծել տոննա տվյալներ, արժեքներ քաղել և դրանցից պատկերացում կազմել, և հետագայում օգտագործել այդ տեղեկատվությունը մեքենայական ուսուցում արդյունքները կանխատեսելու մոդել: Շատ կազմակերպություններում ա մեքենայական ուսուցում ինժեները հաճախ համագործակցում է տվյալների գիտնականի հետ՝ աշխատանքային արտադրանքի ավելի լավ համաժամացման համար:
Հետագայում, կարելի է նաև հարցնել, արդյոք անհրաժեշտ է սովորել մեքենայական ուսուցում:
Գծային հանրահաշիվը, վիճակագրությունը և հավանականությունը կազմում են հիմքը մեքենայական ուսուցում . Եթե դուք ծրագրավորող եք և լուրջ պլաններ ունեք միանալու ML խմբին, ժամանակն է բարելավել ձեր ավագ դպրոցի մաթեմատիկան: Դա, անշուշտ, արժանի ներդրում է: Բացի մաթեմատիկայից, տվյալների վերլուծությունն այն է էական հմտություն համար մեքենայական ուսուցում.
Հետագայում հարցն այն է, թե ինչու եք ուզում կարիերա վարել մեքենայական ուսուցման ոլորտում: Ահա մի քանիսը պատճառները համար դու դեպի հետամուտ լինել կարիերային ML-ում. – ML-ն ապագայի հմտություն է – Չնայած երկրաչափական աճին մեքենայական ուսուցում , ոլորտը բախվում է հմտությունների պակասի։ Որպես ML ինժեներ, դու կաշխատի իրական կյանքի մարտահրավերների վրա և լուծումներ կմշակի, որոնք ունեն ա խոր ազդեցություն բիզնեսի և մարդկանց բարգավաճման վրա:
Հետևաբար, ինչու՞ պետք է խորը ուսուցում սովորեմ:
Խնդիրների մեծ մասը կարելի է լավ լուծել Մեքենայի ուսուցում տեխնիկաներ, ինչպիսիք են Random Forests-ը և Ensemble-ը: Խորը ուսուցում լավագույնս համապատասխանում է այնպիսի բարդ խնդիրների համար, ինչպիսիք են պատկերի ճանաչումը, խոսքի ճանաչումը, պայմանով, որ դուք ունեք բավականաչափ մեծ քանակությամբ տվյալներ, հաշվողական հզորություն և ամենակարևորը համբերություն:):
Կարո՞ղ եմ սովորել մեքենայական ուսուցում առանց կոդավորման:
Ավանդական Մեքենայի ուսուցում պահանջում է ուսանողներից իմանալ ծրագրակազմ ծրագրավորում , ինչը նրանց հնարավորություն է տալիս գրել մեքենայական ուսուցում ալգորիթմներ. Բայց Udemy-ի այս բեկումնային դասընթացում դուք կհասնեք սովորել Machine Learning առանց ցանկացած կոդավորումը ինչ էլ որ լինի: Արդյունքում, դա շատ ավելի հեշտ և արագ է սովորել !
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ո՞ր ոլորտներն են օգտագործում մեքենայական ուսուցում:
Մեծ տվյալների հետ աշխատող արդյունաբերությունների մեծ մասը ճանաչել է Machine Learning տեխնոլոգիայի արժեքը: Մեքենայի ուսուցումը լայնորեն կիրառելի է առողջապահության ոլորտում: Ֆինանսական ծառայությունների արդյունաբերություն. Մանրածախ արդյունաբերություն. Ավտոմոբիլային արդյունաբերություն. Պետական մարմիններ. Տրանսպորտային արդյունաբերություններ. Նավթի և գազի արդյունաբերություն
Ինչու՞ ընկերությունները պետք է օգտագործեն մեքենայական ուսուցում:
Բիզնեսում մեքենայական ուսուցումն օգնում է բարձրացնել բիզնեսի մասշտաբայնությունը և բարելավել բիզնես գործողությունները ընկերությունների համար ամբողջ աշխարհում: Արհեստական ինտելեկտի գործիքները և բազմաթիվ ML ալգորիթմները հսկայական ժողովրդականություն են ձեռք բերել բիզնես վերլուծական համայնքում
Ինչու՞ պետք է սովորենք մեքենայական ուսուցում:
Մեքենայի ուսուցման կրկնվող ասպեկտը կարևոր է, քանի որ մոդելները ենթարկվում են նոր տվյալների, նրանք կարողանում են ինքնուրույն հարմարվել: Նրանք սովորում են նախորդ հաշվարկներից՝ ստեղծելու հուսալի, կրկնվող որոշումներ և արդյունքներ: Դա նորություն չէ գիտություն, որը նոր թափ է հավաքել:
Ինչու՞ օրինակների վրա հիմնված ուսուցումը կոչվում է ծույլ ուսուցում:
Օրինակների վրա հիմնված ուսուցումը ներառում է մոտակա հարևանին, տեղական կշռված ռեգրեսիան և դեպքերի վրա հիմնված պատճառաբանության մեթոդները: Օրինակների վրա հիմնված մեթոդները երբեմն կոչվում են ծույլ ուսուցման մեթոդներ, քանի որ դրանք հետաձգում են մշակումը մինչև նոր օրինակը դասակարգվի:
Ինչու՞ պետք է սովորել լատիներեն:
Լատիներենը բարելավում է ձեր անգլերենի իմացությունը: Անգլերենի բառապաշարի և նրա քերականական կառուցվածքի կեսը հիմնված է լատիներենի վրա: Նրանք, ովքեր ուսումնասիրում են լատիներեն, հիմնվելով արմատների և նախածանցների մասին իրենց գիտելիքների վրա, կռահում են նոր բառերի իմաստը: Շատերը, ովքեր տիրապետում են լատիներենին, շատ բարձր են գնահատում ստանդարտացված թեստերը