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Video: Was soll ich für maschinelles Lernen lernen?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-15 23:42
Es wäre besser, wenn Sie sich ausführlich über das folgende Thema informieren, bevor Sie mit dem Erlernen des maschinellen Lernens beginnen
- Wahrscheinlichkeitstheorie.
- Lineare Algebra.
- Graphentheorie.
- Optimierungstheorie.
- Bayessche Methoden.
- Infinitesimalrechnung.
- Multivariate Berechnung.
- Und Programmiersprachen und Datenbanken wie:
Was sollte ich hier wissen, bevor ich maschinelles Lernen erlerne?
Vor dem Erlernen des maschinellen Lernens sind Vorkenntnisse in den folgenden Bereichen erforderlich
- Lineare Algebra.
- Infinitesimalrechnung.
- Wahrscheinlichkeitstheorie.
- Programmierung.
- Optimierungstheorie.
Was sollte ich außerdem in Python für maschinelles Lernen lernen? numpy - hauptsächlich nützlich für seine N-dimensionalen Array-Objekte. Pandas - Python Datenanalysebibliothek, einschließlich Strukturen wie Datenrahmen. matplotlib - 2D-Plot-Bibliothek zur Erstellung von Abbildungen in Publikationsqualität. scikit- lernen - das maschinelles Lernen Algorithmen, die für Datenanalyse- und Data-Mining-Aufgaben verwendet werden.
Welches ist in Anbetracht dessen der beste Ort, um maschinelles Lernen zu erlernen?
Die besten Online-Kurse für maschinelles Lernen
- Schnell.ai. Fast.ai bietet eine Reihe von Kursen zu Machine Learning und KI an, darunter auch einige zu den Grundlagen für den Einstieg in die Technologie.
- Datencamp. DataCamp bietet praxisorientierte Schulungen mit einer Vielzahl von Themen rund um maschinelles Lernen an.
- Udemy.
- EdX.
- Klasse Mitte.
- Unverschämtheit.
- ZukunftLernen.
- Kursra.
Ist maschinelles Lernen schwer zu erlernen?
Es besteht kein Zweifel an der Wissenschaft des Fortschritts maschinelles Lernen Algorithmen durch Forschung ist schwierig . Es erfordert Kreativität, Experimentierfreude und Beharrlichkeit. Maschinelles Lernen bleibt ein schwer Problem bei der Implementierung vorhandener Algorithmen und Modelle, damit sie für Ihre neue Anwendung gut funktionieren.
Empfohlen:
Welche Sprache ist die beste für maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist ein wachsender Bereich der Informatik und mehrere Programmiersprachen unterstützen ML-Frameworks und -Bibliotheken. Unter allen Programmiersprachen ist Python die beliebteste Wahl, gefolgt von C++, Java, JavaScript und C#
Warum Sie maschinelles Lernen lernen sollten
Das bedeutet, dass Sie Tonnen von Daten analysieren, Werte extrahieren und Erkenntnisse daraus gewinnen und diese Informationen später nutzen können, um ein Modell für maschinelles Lernen zu trainieren, um Ergebnisse vorherzusagen. In vielen Organisationen arbeitet ein Ingenieur für maschinelles Lernen häufig mit einem Datenwissenschaftler zusammen, um eine bessere Synchronisierung von Arbeitsergebnissen zu erzielen
Welche Programmiersprache wird für maschinelles Lernen verwendet?
Python Ebenso wird gefragt, welche Sprache sich am besten für maschinelles Lernen und KI eignet. Top 5 der besten Programmiersprachen für künstliche Intelligenz Python. Python steht aufgrund der Einfachheit an erster Stelle in der Liste aller KI-Entwicklungssprachen.
Was ist besser für maschinelles Lernen, Java oder Python?
Geschwindigkeit: Java ist schneller als Python Java ist 25-mal schneller als Python. In Bezug auf die Parallelität schlägt Java Python. Java ist aufgrund seiner hervorragenden Skalierungsanwendungen die beste Wahl zum Erstellen großer und komplexer Machine-Learning-Anwendungen
Warum müssen wir maschinelles Lernen lernen?
Der iterative Aspekt des maschinellen Lernens ist wichtig, denn wenn Modelle neuen Daten ausgesetzt sind, können sie sich unabhängig anpassen. Sie lernen aus früheren Berechnungen, um zuverlässige, wiederholbare Entscheidungen und Ergebnisse zu erzielen. Eine Wissenschaft, die nicht neu ist – aber eine neue Dynamik gewonnen hat