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Cosa dovrei imparare per l'apprendimento automatico?
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Video: Cosa dovrei imparare per l'apprendimento automatico?

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Video: Quanto è umano l’Apprendimento Automatico? 2024, Aprile
Anonim

Sarebbe meglio se impari di più sul seguente argomento in dettaglio prima di iniziare ad apprendere l'apprendimento automatico

  • Teoria della probabilità.
  • Algebra lineare.
  • Teoria dei grafi.
  • Teoria dell'ottimizzazione.
  • Metodi bayesiani.
  • Calcolo.
  • Calcolo multivariato.
  • E linguaggi di programmazione e database come:

Cosa devo sapere prima di imparare l'apprendimento automatico?

Avere una conoscenza preliminare di quanto segue è necessario prima di apprendere l'apprendimento automatico

  1. Algebra lineare.
  2. Calcolo.
  3. Teoria della probabilità.
  4. Programmazione.
  5. Teoria dell'ottimizzazione.

Inoltre, cosa dovrei imparare in Python per l'apprendimento automatico? numpy - utile principalmente per i suoi oggetti array N-dimensionali. panda - Pitone libreria di analisi dei dati, comprese strutture come i dataframe. matplotlib - Libreria di plottaggio 2D che produce dati sulla qualità della pubblicazione. scikit- imparare - il apprendimento automatico algoritmi utilizzati per l'analisi dei dati e le attività di data mining.

Considerando questo, qual è il posto migliore per imparare l'apprendimento automatico?

I migliori corsi online per l'apprendimento automatico

  1. Veloce.ai. Fast.ai offre una gamma di corsi che coprono l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale, inclusi alcuni sulle basi per iniziare con la tecnologia.
  2. DataCamp. DataCamp offre corsi di formazione pratici, con una varietà di argomenti relativi al machine learning.
  3. Udemy.
  4. EdX.
  5. Classe centrale.
  6. audacia.
  7. Futuro Impara.
  8. Coursera.

È difficile imparare l'apprendimento automatico?

Non c'è dubbio che la scienza del progresso apprendimento automatico algoritmi attraverso la ricerca è difficile . Richiede creatività, sperimentazione e tenacia. Apprendimento automatico rimane un duro problema durante l'implementazione di algoritmi e modelli esistenti per funzionare bene per la tua nuova applicazione.

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