Isi kandungan:

Apakah yang perlu saya pelajari untuk pembelajaran mesin?
Apakah yang perlu saya pelajari untuk pembelajaran mesin?

Video: Apakah yang perlu saya pelajari untuk pembelajaran mesin?

Video: Apakah yang perlu saya pelajari untuk pembelajaran mesin?
Video: 01 - Berkenalan dengan Machine Learning 2024, Disember
Anonim

Adalah lebih baik jika anda mempelajari lebih lanjut tentang topik berikut secara terperinci sebelum anda mula mempelajari pembelajaran mesin

  • Teori Kebarangkalian.
  • Algebra Linear.
  • Teori Graf.
  • Teori Pengoptimuman.
  • Kaedah Bayesian.
  • Kalkulus.
  • Kalkulus Multivariate.
  • Dan bahasa pengaturcaraan dan pangkalan data seperti:

Di sini, apakah yang perlu saya ketahui sebelum mempelajari pembelajaran mesin?

Mempunyai pengetahuan awal tentang perkara berikut adalah perlu sebelum mempelajari pembelajaran mesin

  1. Algebra linear.
  2. Kalkulus.
  3. Teori kebarangkalian.
  4. Pengaturcaraan.
  5. Teori pengoptimuman.

Selain itu, apakah yang perlu saya pelajari dalam Python untuk pembelajaran mesin? numpy - terutamanya berguna untuk objek tatasusunan N-dimensinya. panda - Ular sawa perpustakaan analisis data, termasuk struktur seperti kerangka data. matplotlib - Perpustakaan merancang 2D yang menghasilkan angka kualiti penerbitan. scikit- belajar - yang pembelajaran mesin algoritma yang digunakan untuk analisis data dan tugasan perlombongan data.

Memandangkan ini, manakah tempat terbaik untuk mempelajari pembelajaran mesin?

Kursus dalam talian terbaik untuk pembelajaran mesin

  1. Cepat.ai. Fast.ai menyediakan pelbagai kursus yang meliputi pembelajaran mesin dan AI, termasuk beberapa perkara asas untuk memulakan teknologi.
  2. DataCamp. DataCamp menawarkan kursus latihan praktikal, dengan pelbagai topik yang berkaitan dengan pembelajaran mesin.
  3. Udemy.
  4. EdX.
  5. Pusat Kelas.
  6. Udacity.
  7. FutureLearn.
  8. Coursera.

Adakah sukar untuk belajar pembelajaran mesin?

Tidak dinafikan ilmu memajukan pembelajaran mesin algoritma melalui penyelidikan ialah sukar . Ia memerlukan kreativiti, eksperimen dan kecekalan. Pembelajaran mesin kekal a keras masalah apabila melaksanakan algoritma dan model sedia ada untuk berfungsi dengan baik untuk aplikasi baharu anda.

Disyorkan: