Video: Neden Makine Öğrenimi Öğrenmelisiniz?
2024 Yazar: Lynn Donovan | [email protected]. Son düzenleme: 2023-12-15 23:54
Demek oluyor sen tonlarca veriyi analiz edebilir, ondan değer çıkarabilir ve içgörü toplayabilir ve daha sonra bu bilgiyi bir makine öğrenme Sonuçları tahmin etmek için bir model. Birçok kuruluşta bir makine öğrenme mühendis genellikle iş ürünlerinin daha iyi senkronizasyonu için bir veri bilimcisi ile ortak olur.
Ardından, makine öğrenimini öğrenmek gerekli mi diye de sorulabilir.
Lineer cebir, istatistik ve olasılık makine öğrenme . ML çoğunluğa katılmak için ciddi planları olan bir geliştiriciyseniz, lise matematiğinizi tazelemenin zamanı geldi. Kesinlikle değerli bir yatırım. Matematik dışında, veri analizi, gerekli için beceri makine öğrenme.
Daha sonra soru şu ki, neden makine öğreniminde kariyer yapmak istiyorsunuz? Burda biraz var sebepler için sen ile bir kariyer peşinde koşmak ML'de: – ML geleceğin bir becerisidir – Teknolojideki üstel büyümeye rağmen makine öğrenme , alan beceri eksikliği ile karşı karşıyadır. Bir ML mühendisi olarak, sen gerçek hayattaki zorluklar üzerinde çalışacak ve derin işletmelerin ve insanların nasıl geliştiğini etkiler.
Sonuç olarak, neden derin öğrenmeyi öğrenmeliyim?
Sorunların çoğu ile iyi çözülebilir Makine öğrenme Rastgele Ormanlar ve Topluluk gibi teknikler. Derin Öğrenme Yeterince büyük miktarda veriye, bilgi işlem gücüne ve en önemlisi sabra sahip olmanız koşuluyla görüntü tanıma, konuşma tanıma gibi karmaşık sorunlar için en uygunudur:).
Kodlama olmadan makine öğrenimi öğrenebilir miyim?
Geleneksel Makine öğrenme öğrencilerin yazılım bilmesini gerektirir programlama yazabilmelerini sağlayan makine öğrenme algoritmalar. Ancak bu çığır açan Udemy kursunda olmadan Makine Öğrenimi öğrenin herhangi kodlama ne olursa olsun. Sonuç olarak, çok daha kolay ve hızlı öğrenmek !
Önerilen:
Makine öğrenimi için en iyi dil hangisidir?
Makine öğrenimi, bilgisayar biliminin büyüyen bir alanıdır ve çeşitli programlama dilleri, makine öğrenimi çerçevesini ve kitaplıklarını destekler. Tüm programlama dilleri arasında Python en popüler seçimdir ve ardından C++, Java, JavaScript ve C# gelir
Makine öğrenimi denetimsiz mi?
Denetimsiz öğrenme, modeli denetlemeniz gerekmeyen bir makine öğrenimi tekniğidir. Denetimsiz makine öğrenimi, verilerdeki her türlü bilinmeyen kalıpları bulmanıza yardımcı olur. Kümeleme ve İlişkilendirme, Denetimsiz öğrenmenin iki türüdür
Python kullanarak makine öğrenimi nedir?
Python Kullanarak Makine Öğrenimine Giriş. Makine öğrenimi, bilgisayarlara açıkça programlanmadan öğrenme yeteneği sağlayan bir tür yapay zekadır (AI). Makine öğrenimi, yeni verilere maruz kaldığında değişebilen Bilgisayar Programlarının geliştirilmesine odaklanır
Makine öğrenimi için ne öğrenmeliyim?
Makine öğrenimini öğrenmeye başlamadan önce aşağıdaki konuyu detaylı bir şekilde öğrenirseniz daha iyi olur. Olasılık teorisi. Lineer Cebir. Grafik teorisi. Optimizasyon Teorisi. Bayes yöntemleri. Matematik. Çok Değişkenli Hesap. Ve aşağıdaki gibi programlama dilleri ve veritabanları:
Yapay zekada makine öğrenimi nedir?
Makine öğrenimi (ML), bilgisayar sistemlerinin belirli bir görevi yerine getirmek için açık talimatlar kullanmadan, bunun yerine kalıplara ve çıkarsamaya dayanan algoritmalar ve istatistiksel modellerin çalışmasına ayrılmış bilim dalıdır. Yapay zekanın bir alt kümesi olarak görülür