ฉันควรเรียนรู้อะไรสำหรับแมชชีนเลิร์นนิง

2024 ผู้เขียน: Lynn Donovan | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2023-12-15 23:54

จะดีกว่าถ้าคุณเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับหัวข้อต่อไปนี้โดยละเอียดก่อนที่คุณจะเริ่มเรียนรู้แมชชีนเลิร์นนิง

• ทฤษฎีความน่าจะเป็น
• พีชคณิตเชิงเส้น
• ทฤษฎีกราฟ
• ทฤษฎีการเพิ่มประสิทธิภาพ
• วิธีการแบบเบย์
• แคลคูลัส.
• แคลคูลัสหลายตัวแปร
• และภาษาโปรแกรมและฐานข้อมูลเช่น:

ในที่นี้ฉันควรรู้อะไรก่อนเรียนรู้แมชชีนเลิร์นนิง

การมีความรู้ต่อไปนี้เป็นสิ่งจำเป็นก่อนการเรียนรู้แมชชีนเลิร์นนิง

1. พีชคณิตเชิงเส้น
2. แคลคูลัส.
3. ทฤษฎีความน่าจะเป็น
4. การเขียนโปรแกรม
5. 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

1. ฟาสต์.ไอ. Fast.ai มีหลักสูตรที่หลากหลายซึ่งครอบคลุมการเรียนรู้ของเครื่องและ AI รวมถึงหลักสูตรพื้นฐานบางส่วนเพื่อเริ่มต้นใช้งานเทคโนโลยี
2. ดาต้าแคมป์ DataCamp เสนอหลักสูตรฝึกอบรมเชิงปฏิบัติพร้อมหัวข้อต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ของเครื่อง
3. อูเดมี่.
4. เอ็ดเอ็กซ์
5. คลาสเซ็นทรัล.
6. ยูดาซิตี้
7. อนาคตเรียนรู้
8. คอร์สรา.

การเรียนรู้แมชชีนเลิร์นนิงยากไหม

ไม่ต้องสงสัยเลยว่าศาสตร์แห่งความก้าวหน้า การเรียนรู้ของเครื่อง อัลกอริทึมผ่านการวิจัยคือ ยาก . ต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์ การทดลอง และความดื้อรั้น การเรียนรู้ของเครื่อง ยังคงเป็น แข็ง ปัญหาในการใช้อัลกอริทึมและโมเดลที่มีอยู่เพื่อให้ทำงานได้ดีกับแอปพลิเคชันใหม่ของคุณ