Innholdsfortegnelse:
2025 Forfatter: Lynn Donovan | [email protected]. Sist endret: 2025-01-22 17:35
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
- Lineær algebra.
- Regning.
- Sannsynlighetsteori.
- Programmering.
- 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
- 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.
- DataCamp. DataCamp tilbyr praktiske opplæringskurs, med en rekke emner relatert til maskinlæring.
- Udemy.
- EdX.
- Klasse sentralt.
- Utacity.
- FutureLearn.
- 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:
Hvorfor bør du lære maskinlæring?
Det betyr at du kan analysere tonnevis med data, trekke ut verdier og få innsikt fra dem, og senere bruke denne informasjonen til å trene en maskinlæringsmodell til å forutsi resultater. I mange organisasjoner samarbeider en maskinlæringsingeniør ofte med en dataforsker for bedre synkronisering av arbeidsprodukter
Hvorfor bør jeg lære Golang?
Go kan brukes for oppgaver på lavt nivå til APIer på høyt nivå. Den har en solid spesifikasjon, god standard lib, den er rask, kompilerer til native binærfiler, statisk skrevet, abstrakter minneadministrasjon, den vil til og med gjøre grillen din. Jeg kan bare fortelle deg hvorfor jeg gjorde det, og det gjelder også for andre programmeringsspråk
Hva bør jeg lære etter Linux?
Og hvis du liker det og brenner for det, kan du velge din karriere i Linux. Felt der Linux-fagfolk kan gjøre karriere: Systemadministrasjon. Nettverksadministrasjon. Nettserveradministrasjon. Teknisk støtte. Linux systemutvikler. Kernal-utviklere. Enhetsdrivere. Applikasjonsutviklere
Hvorfor trenger vi å lære maskinlæring?
Det iterative aspektet ved maskinlæring er viktig fordi etter hvert som modeller eksponeres for nye data, er de i stand til å tilpasse seg uavhengig. De lærer av tidligere beregninger for å produsere pålitelige, repeterbare avgjørelser og resultater. Det er en vitenskap som ikke er ny – men en som har fått nytt momentum
Hva bør jeg lære for å bli en DBA?
En bachelorgrad i informatikk er en forutsetning for mange IT-jobber. Imidlertid er etterspørselen så stor for DBA-er at noen datajobber på inngangsnivå bare krever en toårig eller førsteamanuensisgrad i informatikk eller informasjonssystemer. Husk imidlertid at en grad kanskje ikke er tilstrekkelig