ทำไมเราต้องเรียนรู้แมชชีนเลิร์นนิง?

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

ลักษณะการทำซ้ำของ การเรียนรู้ของเครื่อง มีความสำคัญเนื่องจากเมื่อแบบจำลองได้รับข้อมูลใหม่ แบบจำลองเหล่านี้จึงสามารถปรับเปลี่ยนได้อย่างอิสระ พวกเขา เรียนรู้ จากการคำนวณก่อนหน้านี้เพื่อสร้างการตัดสินใจและผลลัพธ์ที่น่าเชื่อถือและทำซ้ำได้ เป็นวิทยาศาสตร์ที่ไม่ใหม่ แต่เป็นศาสตร์ที่ได้รับกระแสใหม่

การเรียนรู้แมชชีนเลิร์นนิงง่ายไหม

อย่างไรก็ตาม, การเรียนรู้ของเครื่อง ยังคงเป็นปัญหาที่ค่อนข้าง 'ยาก' ไม่ต้องสงสัยเลยว่าศาสตร์แห่งความก้าวหน้า การเรียนรู้ของเครื่อง อัลกอริทึมผ่านการวิจัยคือ ยาก . การเรียนรู้ของเครื่อง ยังคงเป็นปัญหาหนักเมื่อใช้อัลกอริธึมและโมเดลที่มีอยู่เพื่อให้ทำงานได้ดีสำหรับแอปพลิเคชันใหม่ของคุณ

Python จำเป็นสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องหรือไม่? คุณสามารถเรียนรู้แนวคิดของ.เท่านั้น การเรียนรู้ของเครื่อง ปราศจาก Python หรือภาษาอื่นใดแต่นำแนวคิดเหล่านั้นไปประยุกต์ใช้ ความต้องการ เพื่อเรียนรู้อย่างน้อยหนึ่งภาษาและ Python ดีที่สุดสำหรับผู้เริ่มต้น ภาษาเป็นสิ่งที่ดีที่จะใช้เมื่อทำงานกับ การเรียนรู้ของเครื่อง อัลกอริธึมและไวยากรณ์ค่อนข้างง่าย

ดังนั้น ฉันควรเรียนรู้อะไรก่อนแมชชีนเลิร์นนิง

การมีความรู้ดังต่อไปนี้เป็นสิ่งจำเป็นก่อนการเรียนรู้แมชชีนเลิร์นนิง

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

Machine Learning เป็นอาชีพที่ดีหรือไม่?

ในยุคปัจจุบัน การเรียนรู้ของเครื่อง เป็นหนึ่งในความนิยมมากที่สุด (ถ้าไม่มากที่สุด!) อาชีพ ทางเลือก กระบวนการนี้เริ่มต้นด้วยการให้อาหารพวกมัน (ไม่ใช่ตัวอักษร!) ดี ข้อมูลคุณภาพแล้วฝึกอบรม เครื่องจักร โดยการสร้างต่างๆ การเรียนรู้ของเครื่อง แบบจำลองโดยใช้ข้อมูลและอัลกอริธึมที่แตกต่างกัน