INHOUDSOPGAWE:

Wat moet ek leer vir masjienleer?
Wat moet ek leer vir masjienleer?

Video: Wat moet ek leer vir masjienleer?

Video: Wat moet ek leer vir masjienleer?
Video: Joscha Bach: Time, Simulation Hypothesis, Existence 2024, November
Anonim

Dit sal beter wees as jy meer oor die volgende onderwerp in detail leer voordat jy masjienleer begin leer

  • Waarskynlikheidsteorie.
  • Lineêre algebra.
  • Grafiekteorie.
  • Optimaliseringsteorie.
  • Bayesiese metodes.
  • Calculus.
  • Meerveranderlike berekening.
  • En programmeertale en databasisse soos:

Hierin, wat moet ek weet voordat ek masjienleer leer?

Voorkennis van die volgende is nodig voordat masjienleer geleer word

  1. Lineêre algebra.
  2. Calculus.
  3. Waarskynlikheidsteorie.
  4. Programmering.
  5. Optimaliseringsteorie.

Boonop, wat moet ek in Python leer vir masjienleer? numpy - hoofsaaklik nuttig vir sy N-dimensionele skikkingsvoorwerpe. pandas - Python data-analise-biblioteek, insluitend strukture soos datarame. matplotlib - 2D plot biblioteek wat publikasie kwaliteit figure produseer. skiet- leer - die Masjienleer algoritmes wat gebruik word vir data-analise en data-ontginningstake.

As u dit in ag neem, wat is die beste plek om masjienleer te leer?

Beste aanlyn kursusse vir masjienleer

  1. Fast.ai. Fast.ai bied 'n reeks kursusse wat masjienleer en KI dek, insluitend 'n paar oor die basiese beginsels om met die tegnologie te begin.
  2. Datakamp. DataCamp bied praktiese opleidingskursusse aan, met 'n verskeidenheid onderwerpe wat met masjienleer verband hou.
  3. Udemy.
  4. EdX.
  5. Klas Sentraal.
  6. Ondanklikheid.
  7. FutureLearn.
  8. Coursera.

Is dit moeilik om masjienleer te leer?

Daar is geen twyfel oor die wetenskap van vooruitgang nie Masjienleer algoritmes deur navorsing is moeilik . Dit verg kreatiwiteit, eksperimentering en vasbyt. Masjienleer bly a moeilik probleem met die implementering van bestaande algoritmes en modelle om goed te werk vir jou nuwe toepassing.

Aanbeveel: