สารบัญ:
วีดีโอ: ฉันควรเรียนรู้อะไรสำหรับแมชชีนเลิร์นนิง
2024 ผู้เขียน: Lynn Donovan | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2023-12-15 23:54
จะดีกว่าถ้าคุณเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับหัวข้อต่อไปนี้โดยละเอียดก่อนที่คุณจะเริ่มเรียนรู้แมชชีนเลิร์นนิง
- ทฤษฎีความน่าจะเป็น
- พีชคณิตเชิงเส้น
- ทฤษฎีกราฟ
- ทฤษฎีการเพิ่มประสิทธิภาพ
- วิธีการแบบเบย์
- แคลคูลัส.
- แคลคูลัสหลายตัวแปร
- และภาษาโปรแกรมและฐานข้อมูลเช่น:
ในที่นี้ฉันควรรู้อะไรก่อนเรียนรู้แมชชีนเลิร์นนิง
การมีความรู้ต่อไปนี้เป็นสิ่งจำเป็นก่อนการเรียนรู้แมชชีนเลิร์นนิง
- พีชคณิตเชิงเส้น
- แคลคูลัส.
- ทฤษฎีความน่าจะเป็น
- การเขียนโปรแกรม
- ทฤษฎีการเพิ่มประสิทธิภาพ
นอกจากนี้ ฉันควรเรียนรู้อะไรใน Python สำหรับแมชชีนเลิร์นนิง numpy - มีประโยชน์สำหรับวัตถุอาร์เรย์ N-dimensional เป็นหลัก แพนด้า - Python ไลบรารีการวิเคราะห์ข้อมูล รวมถึงโครงสร้าง เช่น ดาต้าเฟรม matplotlib - ไลบรารีพล็อต 2D ที่ผลิตตัวเลขคุณภาพสิ่งพิมพ์ scikit- เรียนรู้ - NS การเรียนรู้ของเครื่อง อัลกอริธึมที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลและงานเหมืองข้อมูล
เมื่อพิจารณาถึงสิ่งนี้ สถานที่ใดดีที่สุดในการเรียนรู้แมชชีนเลิร์นนิง
หลักสูตรออนไลน์ที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง
- ฟาสต์.ไอ. Fast.ai มีหลักสูตรที่หลากหลายซึ่งครอบคลุมการเรียนรู้ของเครื่องและ AI รวมถึงหลักสูตรพื้นฐานบางส่วนเพื่อเริ่มต้นใช้งานเทคโนโลยี
- ดาต้าแคมป์ DataCamp เสนอหลักสูตรฝึกอบรมเชิงปฏิบัติพร้อมหัวข้อต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ของเครื่อง
- อูเดมี่.
- เอ็ดเอ็กซ์
- คลาสเซ็นทรัล.
- ยูดาซิตี้
- อนาคตเรียนรู้
- คอร์สรา.
การเรียนรู้แมชชีนเลิร์นนิงยากไหม
ไม่ต้องสงสัยเลยว่าศาสตร์แห่งความก้าวหน้า การเรียนรู้ของเครื่อง อัลกอริทึมผ่านการวิจัยคือ ยาก . ต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์ การทดลอง และความดื้อรั้น การเรียนรู้ของเครื่อง ยังคงเป็น แข็ง ปัญหาในการใช้อัลกอริทึมและโมเดลที่มีอยู่เพื่อให้ทำงานได้ดีกับแอปพลิเคชันใหม่ของคุณ