Inhoudsopgave:
Video: Wat moet ik leren voor machine learning?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Laatst gewijzigd: 2023-12-15 23:51
Het zou beter zijn als u meer in detail over het volgende onderwerp leert voordat u machine learning gaat leren
- Waarschijnlijkheids theorie.
- Lineaire algebra.
- Grafiek theorie.
- Optimalisatie theorie.
- Bayesiaanse methoden.
- Berekening.
- Multivariate berekening.
- En programmeertalen en databases zoals:
Wat moet ik hierin weten voordat ik machine learning leer?
Voorafgaande kennis van het volgende is noodzakelijk voordat u machine learning kunt leren
- Lineaire algebra.
- Berekening.
- Waarschijnlijkheids theorie.
- Programmering.
- Optimalisatie theorie.
Wat moet ik bovendien leren in Python voor machine learning? numpy - vooral handig voor de N-dimensionale array-objecten. panda's - Python data-analysebibliotheek, inclusief structuren zoals dataframes. matplotlib - 2D-plotbibliotheek die cijfers van publicatiekwaliteit produceert. scikit- leren - de machine learning algoritmen die worden gebruikt voor gegevensanalyse en dataminingtaken.
Als je dit in overweging neemt, wat is dan de beste plek om machine learning te leren?
Beste online cursussen voor machine learning
- Snel.ai. Fast.ai biedt een reeks cursussen over machine learning en AI, waaronder enkele over de basis om met de technologie aan de slag te gaan.
- Datakamp. DataCamp biedt hands-on trainingen, met een verscheidenheid aan onderwerpen die te maken hebben met machine learning.
- Udemy.
- EdX.
- Klasse Centraal.
- Udacity.
- ToekomstLeren.
- Cursus.
Is het moeilijk om machine learning te leren?
Er is geen twijfel over de wetenschap van vooruitgang machine learning algoritmen door middel van onderzoek is moeilijk . Het vereist creativiteit, experiment en doorzettingsvermogen. Machinaal leren blijft een moeilijk probleem bij het implementeren van bestaande algoritmen en modellen om goed te werken voor uw nieuwe toepassing.
Aanbevolen:
Wat is de beste taal voor machine learning?
Machine learning is een groeiend gebied van informatica en verschillende programmeertalen ondersteunen ML-framework en bibliotheken. Van alle programmeertalen is Python de meest populaire keuze, gevolgd door C++, Java, JavaScript en C#
Waarom zou je machine learning moeten leren?
Het betekent dat je tonnen gegevens kunt analyseren, waarde kunt extraheren en er inzichten uit kunt halen, en die informatie later kunt gebruiken om een machine learning-model te trainen om resultaten te voorspellen. In veel organisaties werkt een machine learning engineer vaak samen met een datawetenschapper voor een betere synchronisatie van werkproducten
Moet ik Hadoop voor Spark leren?
Nee, je hoeft Hadoop niet te leren om Spark te leren. Spark was een zelfstandig project. Maar na YARN en Hadoop 2.0 werd Spark populair omdat Spark samen met andere Hadoop-componenten bovenop HDFS kan draaien. Hadoop is een raamwerk waarin je MapReduce-taak schrijft door Java-klassen te erven
Wat is beter voor machine learning Java of Python?
Snelheid: Java is sneller dan Python Java is 25 keer sneller dan Python. Qua gelijktijdigheid verslaat Java Python. Java is de beste keuze voor het bouwen van grote en complexe machinelearning-applicaties vanwege de uitstekende schaaltoepassingen
Waarom moeten we machine learning leren?
Het iteratieve aspect van machine learning is belangrijk omdat modellen zich onafhankelijk kunnen aanpassen wanneer ze worden blootgesteld aan nieuwe gegevens. Ze leren van eerdere berekeningen om betrouwbare, herhaalbare beslissingen en resultaten te produceren. Het is een wetenschap die niet nieuw is, maar een nieuwe impuls heeft gekregen