Innholdsfortegnelse:

Hva bør jeg lære for maskinlæring?
Hva bør jeg lære for maskinlæring?

Video: Hva bør jeg lære for maskinlæring?

Video: Hva bør jeg lære for maskinlæring?
Video: How I would learn Machine Learning (if I could start over) 2024, November
Anonim

Det ville være bedre om du lærer mer om følgende emne i detalj før du begynner å lære maskinlæring

  • Sannsynlighetsteori.
  • Lineær algebra.
  • Grafteori.
  • Optimaliseringsteori.
  • Bayesianske metoder.
  • Regning.
  • Multivariat beregning.
  • Og programmeringsspråk og databaser som:

Her, hva bør jeg vite før jeg lærer maskinlæring?

Det er nødvendig å ha forkunnskaper om følgende før du lærer maskinlæring

  1. Lineær algebra.
  2. Regning.
  3. Sannsynlighetsteori.
  4. Programmering.
  5. Optimaliseringsteori.

I tillegg, hva bør jeg lære i Python for maskinlæring? numpy - hovedsakelig nyttig for sine N-dimensjonale array-objekter. pandaer - Python dataanalysebibliotek, inkludert strukturer som datarammer. matplotlib - 2D plotting bibliotek som produserer publikasjonskvalitetstall. scikit- lære - den maskinlæring algoritmer som brukes til dataanalyse og datautvinningsoppgaver.

Med tanke på dette, hvilket er det beste stedet å lære maskinlæring?

Beste nettkurs for maskinlæring

  1. Fast.ai. Fast.ai tilbyr en rekke kurs som dekker maskinlæring og AI, inkludert noen om det grunnleggende for å komme i gang med teknologien.
  2. DataCamp. DataCamp tilbyr praktiske opplæringskurs, med en rekke emner relatert til maskinlæring.
  3. Udemy.
  4. EdX.
  5. Klasse sentralt.
  6. Utacity.
  7. FutureLearn.
  8. Coursera.

Er det vanskelig å lære maskinlæring?

Det er ingen tvil om vitenskapen om å komme videre maskinlæring algoritmer gjennom forskning er vanskelig . Det krever kreativitet, eksperimentering og utholdenhet. Maskinlæring forblir en hard problem når du implementerer eksisterende algoritmer og modeller for å fungere godt for din nye applikasjon.

Anbefalt: