Mundarija:

Mashinani o'rganish uchun nimani o'rganishim kerak?
Mashinani o'rganish uchun nimani o'rganishim kerak?

Video: Mashinani o'rganish uchun nimani o'rganishim kerak?

Video: Mashinani o'rganish uchun nimani o'rganishim kerak?
Video: 1.6. Тенг аҳамиятли йўллар кесишуви Yo'l harakati qoidalari "Vatanparvar" Avtomaktab 2024, Noyabr
Anonim

Mashinani o'rganishni boshlashdan oldin quyidagi mavzuni batafsil o'rgansangiz yaxshi bo'lardi

  • Ehtimollar nazariyasi.
  • Chiziqli algebra.
  • Grafik nazariyasi.
  • Optimallashtirish nazariyasi.
  • Bayes usullari.
  • Hisoblash.
  • Ko'p o'lchovli hisob.
  • Va dasturlash tillari va ma'lumotlar bazalari kabi:

Mashinani o'rganishni o'rganishdan oldin nimani bilishim kerak?

Mashinani o'rganishni o'rganishdan oldin quyidagilar haqida oldindan ma'lumotga ega bo'lish kerak

  1. Chiziqli algebra.
  2. Hisoblash.
  3. Ehtimollar nazariyasi.
  4. Dasturlash.
  5. Optimallashtirish nazariyasi.

Bundan tashqari, mashinani o'rganish uchun Pythonda nimani o'rganishim kerak? numpy - asosan N o'lchovli massiv ob'ektlari uchun foydalidir. pandalar - Python ma'lumotlarni tahlil qilish kutubxonasi, shu jumladan dataframe kabi tuzilmalar. matplotlib - nashr sifati ko'rsatkichlarini ishlab chiqaruvchi 2D chizma kutubxonasi. shitirlash - o'rganing - the mashinani o'rganish ma'lumotlarni tahlil qilish va ma'lumotlarni qazib olish uchun ishlatiladigan algoritmlar.

Buni hisobga olsak, mashinani o'rganishni o'rganish uchun eng yaxshi joy qaysi?

Mashinani o'rganish uchun eng yaxshi onlayn kurslar

  1. Fast.ai. Fast.ai mashinani o'rganish va sun'iy intellektni o'z ichiga olgan bir qator kurslarni taqdim etadi, shu jumladan texnologiyadan foydalanishni boshlash uchun asoslar.
  2. DataCamp. DataCamp mashinani o'rganish bilan bog'liq turli mavzularda amaliy o'quv kurslarini taklif etadi.
  3. Udemy.
  4. EdX.
  5. Markaziy sinf.
  6. Udacity.
  7. FutureLearn.
  8. Kursera.

Mashina o'rganishni o'rganish qiyinmi?

Ilg'or ilm-fanga shubha yo'q mashinani o'rganish tadqiqot orqali algoritmlar hisoblanadi qiyin . Bu ijodkorlik, tajriba va qat'iyatni talab qiladi. Mashinani o'rganish qoladi a qiyin yangi ilovangiz uchun yaxshi ishlashi uchun mavjud algoritmlar va modellarni amalga oshirishda muammo.

Tavsiya: