Բովանդակություն:
Video: Ինչու՞ պետք է սովորենք մեքենայական ուսուցում:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
-ի կրկնվող կողմը մեքենայական ուսուցում Կարևոր է, քանի որ մոդելները ենթարկվում են նոր տվյալների, նրանք կարողանում են ինքնուրույն հարմարվել: Նրանք սովորել նախորդ հաշվարկներից՝ հուսալի, կրկնվող որոշումներ և արդյունքներ ստանալու համար: Դա նոր չէ գիտություն, բայց նոր թափ հավաքած գիտություն է:
Նմանապես, հե՞շտ է սովորել մեքենայական ուսուցում:
Այնուամենայնիվ, մեքենայական ուսուցում մնում է համեմատաբար «դժվար» խնդիր: Անկասկած առաջընթացի գիտությունը մեքենայական ուսուցում ալգորիթմներ հետազոտության միջոցով է դժվար . Մեքենայի ուսուցում մնում է դժվար խնդիր՝ ձեր նոր հավելվածի համար լավ աշխատելու համար գոյություն ունեցող ալգորիթմներն ու մոդելները կիրառելիս:
Արդյո՞ք Python-ը անհրաժեշտ է մեքենայական ուսուցման համար: Դուք կարող եք սովորել միայն հասկացությունները մեքենայական ուսուցում առանց Պիթոն կամ որևէ այլ լեզվով, որը պետք է իրականացնի այդ հասկացությունները կարիք սովորել գոնե մեկ լեզու և Պիթոն Լավագույնն է սկսնակների համար: Լեզուն հիանալի է օգտագործելու հետ աշխատելիս մեքենայական ուսուցում ալգորիթմները և համեմատաբար հեշտ շարահյուսություն ունեն:
Համապատասխանաբար, ի՞նչ պետք է սովորեմ մեքենայական ուսուցումից առաջ:
Նախքան մեքենայական ուսուցում սովորելը անհրաժեշտ է հետևյալի նախնական գիտելիքներ ունենալը:
- Գծային հանրահաշիվ.
- Հաշվարկ.
- Հավանականությունների տեսություն.
- Ծրագրավորում.
- Օպտիմալացման տեսություն.
Արդյո՞ք մեքենայական ուսուցումը լավ կարիերա է:
Նոր ժամանակներում, Մեքենայի ուսուցում ամենահայտնիներից մեկն է (եթե ոչ ամենաշատը): կարիերա ընտրություններ. Այս գործընթացը սկսվում է նրանց կերակրելով (ոչ բառացիորեն): լավ որակի տվյալներ և այնուհետև վերապատրաստում մեքենաներ կառուցելով տարբեր մեքենայական ուսուցում մոդելներ՝ օգտագործելով տվյալները և տարբեր ալգորիթմները:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ինչու՞ պետք է սովորել մեքենայական ուսուցում:
Դա նշանակում է, որ դուք կարող եք վերլուծել տոննա տվյալներ, արժեքներ քաղել և դրանցից պատկերացում կազմել, իսկ ավելի ուշ օգտագործել այդ տեղեկատվությունը մեքենայական ուսուցման մոդելը վերապատրաստելու համար՝ արդյունքները կանխատեսելու համար: Շատ կազմակերպություններում մեքենայական ուսուցման ինժեները հաճախ համագործակցում է տվյալների գիտնականի հետ՝ աշխատանքային արտադրանքի ավելի լավ համաժամացման համար:
Ինչու՞ պետք է պարբերաբար վերանայել տեղեկամատյանները և ինչպես պետք է կառավարել այս խնդիրը:
Անվտանգության տեսանկյունից գերանի նպատակը կարմիր դրոշի դեր կատարելն է, երբ ինչ-որ վատ բան է տեղի ունենում: Մատյանների կանոնավոր վերանայումը կարող է օգնել բացահայտել ձեր համակարգի վրա վնասակար հարձակումները: Հաշվի առնելով համակարգերի կողմից ստեղծվող գրանցամատյանների մեծ քանակությունը, անիրագործելի է ամեն օր ձեռքով վերանայել այս բոլոր մատյանները:
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՞ 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: