Оглавление:
Видео: Что мне следует изучить для машинного обучения?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Последнее изменение: 2023-12-15 23:52
Будет лучше, если вы подробно изучите следующую тему, прежде чем приступить к изучению машинного обучения
- Теория вероятности.
- Линейная алгебра.
- Теория графов.
- Теория оптимизации.
- Байесовские методы.
- Исчисление.
- Многомерное исчисление.
- И языки программирования и базы данных, такие как:
Что я должен знать перед обучением машинному обучению?
Перед обучением машинному обучению необходимо иметь следующие знания
- Линейная алгебра.
- Исчисление.
- Теория вероятности.
- Программирование.
- Теория оптимизации.
Кроме того, что мне следует изучить на Python для машинного обучения? numpy - в основном полезно для своих N-мерных объектов массива. панды - Python библиотека анализа данных, включая такие структуры, как фреймы данных. matplotlib - библиотека двухмерных графиков, дающая показатели качества публикации. scikit- учиться - в машинное обучение алгоритмы, используемые для анализа данных и задач интеллектуального анализа данных.
Учитывая это, где лучше всего изучать машинное обучение?
Лучшие онлайн-курсы по машинному обучению
- Fast.ai. Fast.ai предлагает ряд курсов по машинному обучению и искусственному интеллекту, в том числе по основам работы с этой технологией.
- DataCamp. DataCamp предлагает практические учебные курсы по различным темам, связанным с машинным обучением.
- Удеми.
- EdX.
- Класс Центральный.
- Udacity.
- FutureLearn.
- Coursera.
Сложно ли научиться машинному обучению?
Несомненно, наука о продвижении машинное обучение алгоритмы через исследования сложно . Это требует творчества, экспериментов и упорства. Машинное обучение остается жесткий проблема при реализации существующих алгоритмов и моделей, чтобы они хорошо работали для вашего нового приложения.
Рекомендуемые:
Какой лучший язык для машинного обучения?
Машинное обучение - это растущая область информатики, и несколько языков программирования поддерживают структуру и библиотеки машинного обучения. Среди всех языков программирования наиболее популярным выбором является Python, за ним следуют C ++, Java, JavaScript и C #
Какой язык программирования используется для машинного обучения?
Python Аналогичным образом задается вопрос, какой язык лучше всего подходит для машинного обучения и искусственного интеллекта? Топ-5 лучших языков программирования для искусственного интеллекта Python. Python считается первым в списке всех языков разработки ИИ благодаря своей простоте.
Что лучше для машинного обучения Java или Python?
Скорость: Java быстрее, чем Python Java в 25 раз быстрее Python. С точки зрения параллелизма Java превосходит Python. Java - лучший выбор для создания больших и сложных приложений для машинного обучения благодаря отличным масштабируемым приложениям
Какая служба Azure может обеспечить анализ больших данных для машинного обучения?
Описание пути обучения Microsoft Azure предоставляет надежные сервисы для анализа больших данных. Один из наиболее эффективных способов - хранить данные в Azure Data Lake Storage 2-го поколения, а затем обрабатывать их с помощью Spark в Azure Databricks. Azure Stream Analytics (ASA) - это служба Microsoft для анализа данных в реальном времени
Можем ли мы использовать Java для машинного обучения?
Java не является ведущим языком программирования в этой области, но с помощью сторонних библиотек с открытым исходным кодом любой разработчик Java может реализовать MachineLearning и войти в науку о данных. Забегая вперед, давайте рассмотрим самые популярные библиотеки, используемые для машинного обучения на Java