Video: Bakit Dapat Mong Matuto ng machine learning?
2024 May -akda: Lynn Donovan | [email protected]. Huling binago: 2023-12-15 23:54
Ibig sabihin nito ay ikaw maaaring magsuri ng toneladang data, kumuha ng halaga at makakuha ng insight mula dito, at sa ibang pagkakataon ay gamitin ang impormasyong iyon upang sanayin ang isang machine learning modelo upang mahulaan ang mga resulta. Sa maraming organisasyon, a machine learning madalas na nakikipagsosyo ang engineer sa isang data scientist para sa mas mahusay na pag-synchronize ng mga produkto ng trabaho.
Kasunod nito, maaari ring magtanong, kailangan bang matuto ng machine learning?
Ang linear algebra, istatistika at probabilidad ay bumubuo sa pundasyon ng machine learning . Kung isa kang developer na may seryosong planong sumali sa ML bandwagon, oras na para pag-aralan ang iyong matematika sa high school. Ito ay tiyak na isang karapat-dapat na pamumuhunan. Bukod sa matematika, ang pagsusuri ng datos ay ang mahalaga kasanayan para sa machine learning.
Kasunod nito, ang tanong ay, bakit mo gustong ituloy ang isang karera sa machine learning? Narito ang ilan mga dahilan para sa ikaw sa ituloy ang isang karera sa ML: – Ang ML ay isang kasanayan ng hinaharap – Sa kabila ng exponential growth sa machine learning , ang larangan ay nahaharap sa kakulangan ng kasanayan. Bilang isang ML engineer, ikaw gagawa sa mga hamon sa totoong buhay at bubuo ng mga solusyon na may a malalim epekto sa kung paano umunlad ang mga negosyo at tao.
Dahil dito, bakit ako dapat matuto ng malalim na pag-aaral?
Karamihan sa mga problema ay malulutas nang maayos Machine Learning mga pamamaraan tulad ng Random Forests at Ensemble. Malalim na Pag-aaral ay pinakaangkop para sa mga kumplikadong problema tulad ng pagkilala sa imahe, pagkilala sa pagsasalita sa kondisyon na mayroon kang sapat na malaking halaga ng data, kapangyarihan sa pag-compute, at pinakamahalagang pasensya:).
Maaari ba akong matuto ng machine learning nang walang coding?
Tradisyonal Machine Learning nangangailangan ng mga mag-aaral na malaman ang software programming , na nagbibigay-daan sa kanila na magsulat machine learning mga algorithm. Ngunit sa groundbreaking na kursong Udemy na ito, magagawa mo matuto ng Machine Learning nang wala anuman coding kahit ano. Bilang resulta, mas madali at mas mabilis itong gawin matuto !
Inirerekumendang:
Bakit dapat gumamit ng machine learning ang mga kumpanya?
Nakakatulong ang machine learning sa negosyo sa pagpapahusay ng scalability ng negosyo at pagpapabuti ng mga operasyon ng negosyo para sa mga kumpanya sa buong mundo. Ang mga tool sa artificial intelligence at maraming ML algorithm ay nakakuha ng napakalaking katanyagan sa komunidad ng analytics ng negosyo
Ano ang dapat kong matutunan para sa machine learning?
Mas mainam kung matuto ka nang higit pa tungkol sa sumusunod na paksa nang detalyado bago mo simulan ang pag-aaral ng machine learning. Teorya ng Probability. Linear Algebra. Teoryang Graph. Teorya ng Optimization. Pamamaraan ng Bayesian. Calculus. Multivariate Calculus. At mga programming language at database tulad ng:
Bakit ako dapat matuto ng mga algorithm at istruktura ng data?
Malaki ang ginagampanan ng Mga Structure at Algorithm ng Data sa programming ngunit kung alam mo lang talaga kung paano magsulat ng isang programa. Mahalagang pag-aralan ang mga istrukturang ito dahil sa mga kumplikadong problema sa pag-compute tulad ng paghahanap, pag-uuri, pag-hash, atbp marami sa mga ganitong istruktura ang ginagamit. Ang mga algorithm ay paraan upang maproseso ang data
Bakit kailangan nating matuto ng machine learning?
Ang umuulit na aspeto ng machine learning ay mahalaga dahil habang ang mga modelo ay nalantad sa bagong data, sila ay nakapag-iisa na makakaangkop. Natututo sila mula sa mga nakaraang pagkalkula upang makagawa ng maaasahan, paulit-ulit na mga desisyon at resulta. Ito ay isang agham na hindi bago – ngunit isa na nakakuha ng freshmomentum
Bakit ang instance based learning ay tinatawag na lazy learning?
Kasama sa instance-based na pag-aaral ang pinakamalapit na kapitbahay, locally weighted regression at case-based na mga pamamaraan ng pangangatwiran. Ang mga pamamaraan na nakabatay sa halimbawa ay tinutukoy kung minsan bilang mga tamad na pamamaraan sa pag-aaral dahil inaantala ng mga ito ang pagpoproseso hanggang sa isang bagong instance ay dapat na uriin