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Video: ¿Qué debo aprender para el aprendizaje automático?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificación: 2023-12-15 23:45
Sería mejor si aprendiera más sobre el siguiente tema en detalle antes de comenzar a aprender el aprendizaje automático
- Teoría de probabilidad.
- Álgebra lineal.
- Teoría de grafos.
- Teoría de la optimización.
- Métodos bayesianos.
- Cálculo.
- Cálculo multivariado.
- Y lenguajes de programación y bases de datos como:
Aquí, ¿qué debo saber antes de aprender el aprendizaje automático?
Es necesario tener conocimientos previos de lo siguiente antes de aprender el aprendizaje automático
- Álgebra lineal.
- Cálculo.
- Teoría de probabilidad.
- Programación.
- Teoría de la optimización.
Además, ¿qué debo aprender en Python para el aprendizaje automático? numpy: útil principalmente para sus objetos de matriz N-dimensionales. pandas - Pitón biblioteca de análisis de datos, incluidas estructuras como marcos de datos. matplotlib: biblioteca de trazado 2D que produce cifras de calidad de publicación. scikit- aprender - los aprendizaje automático algoritmos utilizados para el análisis de datos y las tareas de minería de datos.
Teniendo esto en cuenta, ¿cuál es el mejor lugar para aprender el aprendizaje automático?
Los mejores cursos en línea para el aprendizaje automático
- Fast.ai. Fast.ai ofrece una variedad de cursos que cubren el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, incluidos algunos sobre los conceptos básicos para comenzar con la tecnología.
- DataCamp. DataCamp ofrece cursos de capacitación práctica, con una variedad de temas relacionados con el aprendizaje automático.
- Udemy.
- EdX.
- Class Central.
- Udacity.
- FutureLearn.
- Coursera.
¿Es difícil aprender el aprendizaje automático?
No hay duda de que la ciencia del avance aprendizaje automático algoritmos a través de la investigación es difícil . Requiere creatividad, experimentación y tenacidad. Aprendizaje automático sigue siendo una duro problema al implementar algoritmos y modelos existentes para que funcionen bien para su nueva aplicación.
Recomendado:
¿Por qué debería aprender el aprendizaje automático?
Significa que puede analizar toneladas de datos, extraer valor y obtener información de ellos, y luego hacer uso de esa información para entrenar un modelo de aprendizaje automático para predecir resultados. En muchas organizaciones, un ingeniero de aprendizaje automático a menudo se asocia con un científico de datos para una mejor sincronización de los productos de trabajo
¿Para qué podemos usar el aprendizaje automático?
A continuación, compartimos algunos ejemplos de aprendizaje automático que usamos todos los días y que tal vez no tengamos idea de que están impulsados por ML. Asistentes personales virtuales. Predicciones durante los desplazamientos. Videos de vigilancia. Servicios de redes sociales. Correo electrónico no deseado y filtrado de malware. Atención al cliente en línea. Refinamiento de resultados del motor de búsqueda
¿Qué lenguaje de programación se utiliza para el aprendizaje automático?
Pitón De manera similar, se pregunta, ¿qué idioma es mejor para el aprendizaje automático y la inteligencia artificial? Los 5 mejores lenguajes de programación para inteligencia artificial Pitón. Se considera que Python ocupa el primer lugar en la lista de todos los lenguajes de desarrollo de IA debido a su simplicidad.
¿Qué es mejor para el aprendizaje automático de Java o Python?
Velocidad: Java es más rápido que Python Java es 25 veces más rápido que Python. En términos de concurrencia, Java supera a Python. Java es la mejor opción para crear aplicaciones de aprendizaje automático grandes y complejas debido a sus excelentes aplicaciones de escalado
¿Por qué necesitamos aprender el aprendizaje automático?
El aspecto iterativo del aprendizaje automático es importante porque a medida que los modelos están expuestos a nuevos datos, pueden adaptarse de forma independiente. Aprenden de cálculos anteriores para producir decisiones y resultados confiables y repetibles. Es una ciencia que no es nueva, pero que ha ganado un nuevo impulso