Բովանդակություն:
Video: Ի՞նչ պետք է սովորեմ մեքենայական ուսուցման համար:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
Ավելի լավ կլինի, եթե նախքան մեքենայական ուսուցում սովորելը, մանրամասն իմանաք հետևյալ թեմայի մասին։
- Հավանականությունների տեսություն.
- Գծային հանրահաշիվ.
- Գրաֆիկի տեսություն.
- Օպտիմալացման տեսություն.
- Բայեսյան մեթոդներ.
- Հաշվարկ.
- Բազմփոփոխական հաշվարկ.
- Եվ ծրագրավորման լեզուներ և տվյալների բազաներ, ինչպիսիք են.
Ահա, ի՞նչ պետք է իմանամ նախքան մեքենայական ուսուցում սովորելը:
Նախքան մեքենայական ուսուցում սովորելը անհրաժեշտ է նախնական գիտելիքներ ունենալ հետևյալի վերաբերյալ:
- Գծային հանրահաշիվ.
- Հաշվարկ.
- Հավանականությունների տեսություն.
- Ծրագրավորում.
- Օպտիմալացման տեսություն.
Բացի այդ, ի՞նչ պետք է սովորեմ Python-ում մեքենայական ուսուցման համար: numpy - հիմնականում օգտակար է իր N-չափ զանգվածի օբյեկտների համար: պանդա - Պիթոն տվյալների վերլուծության գրադարան, ներառյալ այնպիսի կառույցներ, ինչպիսիք են տվյալների շրջանակները: matplotlib - 2D գծագրման գրադարան, որն արտադրում է հրապարակման որակի թվեր: սիկիտ- սովորել -ը մեքենայական ուսուցում ալգորիթմներ, որոնք օգտագործվում են տվյալների վերլուծության և տվյալների արդյունահանման առաջադրանքների համար:
Հաշվի առնելով սա, ո՞րն է մեքենայական ուսուցում սովորելու լավագույն վայրը:
Լավագույն առցանց դասընթացներ մեքենայական ուսուցման համար
- Fast.ai. Fast.ai-ն տրամադրում է մի շարք դասընթացներ, որոնք վերաբերում են մեքենայական ուսուցմանը և AI-ին, ներառյալ որոշ հիմունքներ՝ տեխնոլոգիան սկսելու համար:
- DataCamp. DataCamp-ն առաջարկում է գործնական դասընթացներ՝ մեքենայական ուսուցման հետ կապված տարբեր թեմաներով:
- Ուդեմի.
- EdX.
- Դաս Կենտրոնական.
- Անմտություն.
- FutureLearn.
- Coursera.
Դժվա՞ր է մեքենայական ուսուցում սովորելը:
Կասկած չկա, որ գիտությունը առաջադիմում է մեքենայական ուսուցում ալգորիթմներ հետազոտության միջոցով է դժվար . Այն պահանջում է ստեղծագործականություն, փորձեր և համառություն: Մեքենայի ուսուցում մնում ա դժվար խնդիր գոյություն ունեցող ալգորիթմների և մոդելների ներդրման ժամանակ, որպեսզի լավ աշխատեն ձեր նոր հավելվածի համար:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ծրագրավորման ո՞ր լեզուն է օգտագործվում մեքենայական ուսուցման համար:
Պիթոն Նմանապես, հարցնում են, թե ո՞ր լեզուն է լավագույնը մեքենայական ուսուցման և AI-ի համար: Արհեստական ինտելեկտի ծրագրավորման լավագույն 5 լեզուները Պիթոն. Պարզության շնորհիվ Python-ը համարվում է առաջին տեղում AI մշակման բոլոր լեզուների ցանկում։ R.
Ո՞րն է ավելի լավ Java-ի կամ Python-ի մեքենայական ուսուցման համար:
Արագություն. Java-ն ավելի արագ է, քան Python-ը Java-ն 25 անգամ ավելի արագ է, քան Python-ը: Համաժամանակյացության միջակայքում Java-ն հաղթում է Python-ին: Java-ն լավագույն ընտրությունն է խոշոր և բարդ մեքենայական ուսուցման հավելվածներ ստեղծելու համար՝ շնորհիվ իր գերազանց ընդլայնման հավելվածների
Որքա՞ն ժամանակ պետք է սովորեմ PMP քննության համար:
Այն ցույց է տալիս, որ հավակնորդներին կարող է անհրաժեշտ լինել մեկ շաբաթվա կարճ ուսուցում կամ 6 ամսից ավելի նախապատրաստություն՝ PMP® քննությունը հանձնելու համար: Պահանջվող միջին ժամանակը մոտ 2 ամիս է՝ ամեն օր 3 ժամ ուսումնասիրությամբ (կարող եք դիմել հարցմանը ավելին մանրամասն քննարկում)
Ո՞ր Azure ծառայությունը կարող է ապահովել մեծ տվյալների վերլուծություն մեքենայական ուսուցման համար:
Ուսուցման ուղու նկարագրություն Microsoft Azure-ն ապահովում է հզոր ծառայություններ մեծ տվյալների վերլուծության համար: Ամենաարդյունավետ միջոցներից մեկը ձեր տվյալները Azure Data Lake Storage Gen2-ում պահելն է, այնուհետև դրանք մշակելը՝ օգտագործելով Spark on Azure Databricks-ը: Azure Stream Analytics (ASA) Microsoft-ի ծառայությունն է իրական ժամանակի տվյալների վերլուծության համար
Կարո՞ղ ենք Java-ն օգտագործել մեքենայական ուսուցման համար:
Java-ն այս տիրույթում ծրագրավորման առաջատար լեզու չէ, սակայն երրորդ կողմի բաց կոդով գրադարանների օգնությամբ ցանկացած java ծրագրավորող կարող է իրականացնել MachineLearning և մուտք գործել Data Science: Առաջ շարժվելով՝ տեսնենք Java-ում MachineLearning-ի համար օգտագործվող ամենատարածված գրադարանները