Prečo by ste sa mali učiť strojové učenie?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Naposledy zmenené: 2023-12-15 23:52

Znamená to, že vy dokáže analyzovať tony údajov, extrahovať z nich hodnotu a získať prehľad a neskôr tieto informácie použiť na trénovanie a strojové učenie model na predpovedanie výsledkov. V mnohých organizáciách a strojové učenie inžinier často spolupracuje s dátovým vedcom pre lepšiu synchronizáciu pracovných produktov.

Následne sa možno pýtať, či je potrebné učiť sa strojové učenie?

Lineárna algebra, štatistika a pravdepodobnosť tvoria základ strojové učenie . Ak ste vývojár s vážnymi plánmi vstúpiť do rozbehnutého vlaku ML, je čas oprášiť svoju stredoškolskú matematiku. Je to určite výhodná investícia. Okrem matematiky je to analýza údajov nevyhnutné zručnosť pre strojové učenie.

Následne je otázkou, prečo sa chcete venovať kariére strojového učenia? Tu je niekoľko dôvodov pre vy do pokračovať v kariére v ML: – ML je zručnosť budúcnosti – Napriek exponenciálnemu rastu v strojové učenie , odbor čelí nedostatku zručností. Ako inžinier ML, vy bude pracovať na výzvach zo skutočného života a vyvíjať riešenia, ktoré majú a hlboký vplyv na to, ako sa firmám a ľuďom darí.

Prečo by som sa teda mal učiť hlboké učenie?

Väčšina problémov sa dá dobre vyriešiť Strojové učenie techniky ako Random Forests a Ensemble. Hlboké učenie sa najlepšie hodí na komplexné problémy ako rozpoznávanie obrázkov, rozpoznávanie reči za predpokladu, že máte dostatočne veľké množstvo dát, výpočtový výkon a hlavne trpezlivosť:).

Môžem sa naučiť strojové učenie bez kódovania?

Tradičné Strojové učenie vyžaduje od študentov znalosť softvéru programovanie , ktorý im umožňuje písať strojové učenie algoritmy. Ale v tomto prelomovom kurze Udemy budete naučiť sa strojové učenie bez akýkoľvek kódovanie čokoľvek. V dôsledku toho je to oveľa jednoduchšie a rýchlejšie učiť sa !