Სარჩევი:
ვიდეო: რა უნდა ვისწავლო მანქანური სწავლისთვის?
2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49
უკეთესი იქნება, თუ მანქანური სწავლების სწავლას დაიწყებთ, დეტალურად შეიტყობთ შემდეგ თემას
- ალბათობის თეორია.
- ხაზოვანი ალგებრა.
- გრაფიკის თეორია.
- ოპტიმიზაციის თეორია.
- ბაიესის მეთოდები.
- კალკულუსი.
- მრავალვარიანტული კალკულუსი.
- და პროგრამირების ენები და მონაცემთა ბაზები, როგორიცაა:
აქ რა უნდა ვიცოდე მანქანური სწავლის სწავლამდე?
მანქანური სწავლის სწავლებამდე აუცილებელია შემდეგის წინასწარი ცოდნა
- ხაზოვანი ალგებრა.
- კალკულუსი.
- ალბათობის თეორია.
- პროგრამირება.
- ოპტიმიზაციის თეორია.
გარდა ამისა, რა უნდა ვისწავლო პითონში მანქანური სწავლისთვის? numpy - ძირითადად სასარგებლოა მისი N-განზომილებიანი მასივის ობიექტებისთვის. პანდა - პითონი მონაცემთა ანალიზის ბიბლიოთეკა, მათ შორის სტრუქტურები, როგორიცაა მონაცემთა ჩარჩოები. matplotlib - 2D შედგენილი ბიბლიოთეკა, რომელიც აწარმოებს პუბლიკაციების ხარისხის ფიგურებს. სკიტი - ვისწავლოთ - მანქანათმცოდნეობა ალგორითმები, რომლებიც გამოიყენება მონაცემთა ანალიზისა და მონაცემთა მოპოვების ამოცანებისთვის.
ამის გათვალისწინებით, რომელია საუკეთესო ადგილი მანქანური სწავლის შესასწავლად?
საუკეთესო ონლაინ კურსები მანქანათმცოდნეობისთვის
- ჩქარა.აი. Fast.ai გთავაზობთ უამრავ კურსს, რომელიც მოიცავს მანქანათმცოდნეობას და AI-ს, მათ შორის ზოგიერთი საფუძვლების შესახებ ტექნოლოგიის დასაწყებად.
- DataCamp. DataCamp გთავაზობთ პრაქტიკულ სასწავლო კურსებს, მანქანურ სწავლებასთან დაკავშირებული სხვადასხვა თემებით.
- უდემი.
- EdX.
- კლასი ცენტრალური.
- თავხედობა.
- FutureLearn.
- Coursera.
რთულია მანქანური სწავლის სწავლა?
უდავოა მეცნიერების წინსვლა მანქანათმცოდნეობა ალგორითმები კვლევის მეშვეობით არის რთული . ის მოითხოვს კრეატიულობას, ექსპერიმენტებს და გამძლეობას. მანქანათმცოდნეობა რჩება ა მძიმე პრობლემა არსებული ალგორითმებისა და მოდელების დანერგვისას, რათა კარგად იმუშაოს თქვენს ახალ აპლიკაციაში.
გირჩევთ:
რატომ უნდა ვისწავლო გოლანგი?
Go შეიძლება გამოყენებულ იქნას დაბალი დონის ამოცანებისთვის მაღალი დონის API-მდე. მას აქვს მყარი სპეციფიკაცია, შესანიშნავი სტანდარტის lib, ის სწრაფია, იკრიბება მშობლიურ ბინარებში, სტატიკურად აკრეფილი, აბსტრაქტებს მეხსიერების მართვას, ის გააკეთებს თქვენს BBQ-ს. მე შემიძლია მხოლოდ გითხრათ, რატომ გავაკეთე ეს და ეს ეხება სხვა პროგრამირების ენებსაც
პირველ რიგში უნდა ვისწავლო რეაქცია თუ რეაქტიული რეაქცია?
თუ თქვენ იცნობთ მობილურის განვითარებას, უმჯობესია დაიწყოთ React Native-ით. თქვენ შეისწავლით React-ის ყველა საფუძველს ამ პარამეტრში, ვიდრე ისწავლით მათ ვებ გარემოში. თქვენ სწავლობთ React-ს, მაგრამ მაინც უნდა გამოიყენოთ HTML და CSS, რომლებიც თქვენთვის ახალი არ არის
უნდა ვისწავლო ASP NET core?
ASP.NET Core არის უახლესი ვერსია, რომელიც ძალიან ჰგავს წინა MVC ვერსიას, როგორიცაა MVC 5, MVC 4. ასე რომ, თქვენ შეგიძლიათ სწრაფად ისწავლოთ CORE 1 თვეში და დაიწყოთ მისი გამოყენება თქვენს პროექტებში. დაჟინებით გირჩევთ, გადახვიდეთ CORE-ზე, რადგან არასოდეს იცით, როდის შეაჩერებს Microsoft MVC-ის წინა ვერსიების მხარდაჭერას
რომელია უკეთესი მანქანური სწავლისთვის Java ან Python-ისთვის?
სიჩქარე: Java უფრო სწრაფია ვიდრე Python Java 25-ჯერ უფრო სწრაფია ვიდრე Python. კონკურენტულობის შუალედებში ჯავა აჯობა პითონს. ჯავა საუკეთესო არჩევანია დიდი და რთული მანქანათმცოდნეობის აპლიკაციების შესაქმნელად მისი შესანიშნავი სკალირების აპლიკაციების გამო
რომელ Azure სერვისს შეუძლია უზრუნველყოს დიდი მონაცემების ანალიზი მანქანური სწავლისთვის?
სასწავლო ბილიკის აღწერა Microsoft Azure გთავაზობთ მძლავრ სერვისებს დიდი მონაცემების გასაანალიზებლად. ერთ-ერთი ყველაზე ეფექტური გზაა თქვენი მონაცემების შენახვა Azure Data Lake Storage Gen2-ში და შემდეგ მათი დამუშავება Spark on Azure Databricks-ზე. Azure Stream Analytics (ASA) არის Microsoft-ის სერვისი რეალურ დროში მონაცემთა ანალიტიკისთვის