Video: De ce ar trebui să înveți învățarea automată?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Modificat ultima dată: 2023-12-15 23:52
Înseamnă că tu poate analiza tone de date, extrage valoare și aduna informații din acestea, iar ulterior să folosească acele informații pentru a instrui un învățare automată model pentru a prezice rezultate. În multe organizații, a învățare automată un inginer colaborează adesea cu un cercetător de date pentru o mai bună sincronizare a produselor de lucru.
Ulterior, se poate întreba, de asemenea, este necesar să se învețe învățarea automată?
Algebra liniară, statistica și probabilitatea formează fundamentul învățare automată . Dacă ești un dezvoltator cu planuri serioase de a te alătura ML bandwagon, este timpul să-ți perfecționezi matematica de liceu. Cu siguranță este o investiție demnă. În afară de matematică, analiza datelor este esenţial pricepere pentru învățare automată.
Ulterior, întrebarea este, de ce vrei să urmezi o carieră în învățarea automată? Iată câteva motive pentru tu la a urmări o carieră în ML: – ML este o abilitate a viitorului – În ciuda creșterii exponențiale în învățare automată , domeniul se confruntă cu o lipsă de calificare. Ca inginer ML, tu va lucra la provocările din viața reală și va dezvolta soluții care au a adânc impact asupra modului în care afacerile și oamenii prosperă.
În consecință, de ce ar trebui să învăț deep learning?
Cele mai multe dintre probleme pot fi rezolvate bine cu Învățare automată tehnici precum Random Forests și Ensemble. Invatare profunda este cel mai potrivit pentru problemele complexe, cum ar fi recunoașterea imaginilor, recunoașterea vorbirii, cu condiția să aveți o cantitate suficient de mare de date, putere de calcul și cea mai importantă răbdare:).
Pot învăța învățarea automată fără codare?
Tradiţional Învățare automată cere elevilor să cunoască software programare , care le permite să scrie învățare automată algoritmi. Dar în acest curs revoluționar Udemy, veți învață învățarea automată fără orice codificare orice. Drept urmare, este mult mai ușor și mai rapid învăța !
Recomandat:
Care este cel mai bun limbaj pentru învățarea automată?
Învățarea automată este o zonă în creștere a informaticii și mai multe limbaje de programare acceptă cadru și biblioteci ML. Dintre toate limbajele de programare, Python este cea mai populară alegere, urmată de C++, Java, JavaScript și C#
Ce este eroarea de generalizare în învățarea automată?
În aplicațiile de învățare supravegheată din învățarea automată și teoria învățării statistice, eroarea de generalizare (cunoscută și sub numele de eroare în afara eșantionului) este o măsură a cât de precis este un algoritm capabil să prezică valorile rezultatelor pentru date nevăzute anterior
Este ușor să înveți învățarea profundă?
Învățarea profundă este puternică tocmai pentru că face lucrurile dificile mai ușoare. Motivul pentru care învățarea profundă a făcut o astfel de explozie este faptul că ne permite să formulăm mai multe probleme de învățare anterior imposibile ca minimizarea pierderilor empirice prin coborârea gradientului, un lucru super simplu din punct de vedere conceptual
De ce ar trebui companiile să folosească învățarea automată?
Învățarea automată în afaceri ajută la îmbunătățirea scalabilității afacerii și la îmbunătățirea operațiunilor de afaceri pentru companiile din întreaga lume. Instrumentele de inteligență artificială și numeroși algoritmi ML au câștigat o popularitate extraordinară în comunitatea de analiză de afaceri
Ce ar trebui să învăț pentru învățarea automată?
Ar fi mai bine să aflați mai multe despre următorul subiect în detaliu înainte de a începe să învățați învățarea automată. Teoria probabilității. Algebră liniară. Teoria grafurilor. Teoria optimizării. Metode bayesiene. Calcul. Calcul multivariat. Și limbaje de programare și baze de date precum: