Технический обзор машинного обучения с использованием Python в 2020 году
Машинное обучение — это приложение и часть искусственного интеллекта. Он позволяет компьютерам обучаться и повышать производительность без явного программирования. Это помогает разрабатывать компьютерные программы и помогает машинам учиться больше при воздействии новых данных.
Исследования показывают, что в 2018 и 2019 годах наблюдался рост талантов в области машинного обучения. В 2020 году этот показатель еще больше увеличится. Машинное обучение, искусственный интеллект и предиктивная аналитика являются наиболее популярными технологиями для преобразования бизнеса, поэтому во всем мире существует высокий спрос на отраслевых специалистов.
Машинное обучение обычно связано с искусственным интеллектом и дает машинам возможность выполнять определенные задачи, такие как идентификация, анализ, подготовка, управление роботами, прогнозирование и т. д., без программирования.
В связи с растущим спросом на Машинное обучение многие люди пытаются понять некоторые основные навыки, необходимые для работы в области машинного обучения. Чтобы стать экспертом, вы должны иметь глубокое понимание широкого набора алгоритмов и функциональной математики, навыки решения проблем и анализа, вероятность, статистику и языки программирования.
Список навыков, которые вам необходимы, чтобы стать постоянным профессионалом в области машинного обучения:
Язык программирования
Если вы хотите стать экспертом в области машинного обучения, вам следует улучшить свои навыки программирования. Python — широко используемый язык, подходящий для этой области.
Вероятность и статистика
Теории помогают вам узнать об алгоритмах. Вы должны иметь глубокое понимание Вероятности и Статистики, чтобы воспринимать эти модели.
Моделирование и оценка данных
Основная часть этого процесса заключается в повторной оценке, чтобы понять, насколько хороша данная модель.
Алгоритмы машинного обучения
Кандидат в эксперты должен иметь глубокое понимание теории алгоритмов и знать, как они работают.
Распределенные вычисления
Как правило, в наши дни специалистам по машинному обучению необходимо работать с большими наборами данных. Вы не можете работать с этими данными на одной машине, вам нужно распределить их по всему кластеру.
Какой язык лучше всего подходит для изучения машинного обучения?
Python обычно считается более подходящим языком для преподавания и изучения M1 по сравнению с C, C++ и Java. Причина в том, что синтаксис программирования Python проще, чем другие, его код легко читается, а команды, похожие на английские, помогают пользователям легко решать проблемы. Он состоит из многочисленных библиотек кода для простоты использования. Несмотря на то, что он медленнее, он широко используется, поскольку его возможности обработки данных выдающиеся.
Почему вы выбираете машинное обучение с использованием Python, чтобы построить свою карьеру в 2020 году:
1. Синтаксис Python прост, а семасиология точно соответствует многим общепринятым математическим идеям, так что пользователи не испытывают дополнительного давления при применении этих математических идей в языке.
2. Учащиеся находят его простым в изучении и использовании. Некоторые программисты описывают его как более интуитивно понятный, чем другие языки.
3. В Python также есть несколько специфических инструментов, очень полезных при работе с системами машинного обучения.
4. Там, где некоторые могут использовать другие языки для «жесткого кодирования», Python описывается как «игрушечный язык», удобный для обычных пользователей.
5. Некоторые программисты отмечают, что простота его использования способствует лучшему совместному кодированию и реализации. Как язык общего назначения, Python может легко выполнять множество задач и помогает решать многогранный набор задач машинного обучения.
Все это делает Python самым востребованным языком в техническом мире. Таким образом, у профессионалов Python есть огромные возможности для карьерного роста в обширных областях по всему миру. В ближайшее время спрос вырастет более значительно. Чтобы раскрыть различные сферы деятельности в области науки о данных по всему миру, выберите наиболее характерные курсы в области науки о данных. Зарегистрируйтесь с помощью системы Hands-On и добейтесь больших успехов в карьере, присоединившись к различным сертификационным курсам. Для получения дополнительной информации посетите веб-сайт.
