Мазмұны:

Неліктен бізге машиналық оқытуды үйрену керек?
Неліктен бізге машиналық оқытуды үйрену керек?

Бейне: Неліктен бізге машиналық оқытуды үйрену керек?

Бейне: Неліктен бізге машиналық оқытуды үйрену керек?
Бейне: Машиналық оқыту негіздері: Ансамбльдік оқыту: Бэггинг, Бустинг, Стэкинг 2024, Қараша
Anonim

Итеративті аспектісі машиналық оқыту Маңызды, себебі модельдер жаңа деректерге ұшырағандықтан, олар дербес бейімделе алады. Олар үйрену сенімді, қайталанатын шешімдер мен нәтижелерді шығару үшін алдыңғы есептеулерден. Бұл жаңа емес, бірақ жаңа серпін алған ғылым.

Сол сияқты, машиналық оқытуды үйрену оңай ма?

Дегенмен, машиналық оқыту салыстырмалы түрде «қиын» мәселе болып қала береді. Ғылымның ілгерілеуіне күмән жоқ машиналық оқыту зерттеу арқылы алгоритмдер болып табылады қиын . Машиналық оқыту жаңа қолданбаңыз үшін жақсы жұмыс істеу үшін бар алгоритмдер мен үлгілерді енгізу кезінде күрделі мәселе болып қала береді.

Python машиналық оқыту үшін қажет пе? ұғымдарын ғана меңгеруге болады машиналық оқыту онсыз Python немесе кез келген басқа тіл, бірақ сіз сол ұғымдарды жүзеге асырасыз қажет кем дегенде бір тілді үйрену және Python жаңадан бастаушылар үшін ең жақсы. Тілмен жұмыс істегенде қолдануға болады машиналық оқыту алгоритмдер және салыстырмалы түрде жеңіл синтаксисі бар.

Сәйкесінше, машиналық оқытудан бұрын нені үйренуім керек?

Машиналық оқытуды үйрену алдында төмендегілер туралы алдын ала білу қажет

  1. Сызықтық алгебра.
  2. Есептеу.
  3. Ықтималдық теориясы.
  4. Бағдарламалау.
  5. Оңтайландыру теориясы.

Machine Learning жақсы мансап па?

Қазіргі заманда, Machine Learning ең танымалдардың бірі (ең болмаса!) Мансап таңдаулар. Бұл процесс оларды тамақтандырудан басталады (сөзбе-сөз емес!) жақсы сапалы деректер, содан кейін оқыту машиналар түрлі салу арқылы машиналық оқыту деректерді және дифференциалды алгоритмдерді қолданатын модельдер.

Ұсынылған: