Путь обучения для начинающих.
Машинное обучение — это то, о чем в последнее время все говорят, это одна из самых горячих тем сейчас. Поэтому сегодня я расскажу о том, что именно нужно сделать, чтобы прокачать себя в этом навыке.
Первый шаг к изучению машинного обучения
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение — это приложение искусственного интеллекта (ИИ), которое предоставляет системам возможность автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования.
Что нужно знать, прежде чем приступить к машинному обучению
- Некоторый опыт программирования.
- Хорошее понимание некоторых тем математики (линейная алгебра, многомерное исчисление, вероятность и статистика).
- Аналитика данных и интеллектуальный анализ данных.
Почему аналитика данных и интеллектуальный анализ данных.
На мой взгляд, это очень важный навык, когда дело доходит до решения задач в реальном времени с использованием ML.
Машинное обучение является продолжением концепции концепции прогнозной аналитики с одним ключевым отличием: система ИИ способна делать предположения, тестировать и учиться автономно. Машинное обучение ИИ делает предположения, переоценивает модель и переоценивает данные без вмешательства со стороны человека.
Здесь важно отметить (Модель). Как вы создаете модель, обучая свою модель с некоторыми примерами данных. Чтобы сделать эти образцы данных пригодными для использования, вы должны знать интеллектуальный анализ данных. Таким образом, чем лучше структурирован ваш тренировочный набор, тем лучше результат. Важна не только структура, но и выбор функций.
Как получить эти навыки.
- Узнайте, как кодировать. Если вы новичок, я предлагаю попробовать Python.
- Для всей математики. Ничто не сравнится с MIT
- Для науки о данных
Изучите основы машинного обучения
Итак, после приобретения всех навыков самое время перейти к машинному обучению. Есть один курс, который учит нас основам, и это тоже не кто иной, как Эндрю Нг.
Итак, в конце концов, вы точно узнаете, что такое машинное обучение, и будете достаточно опытны, чтобы написать свою собственную модель.
