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O que devo aprender sobre aprendizado de máquina?
O que devo aprender sobre aprendizado de máquina?

Vídeo: O que devo aprender sobre aprendizado de máquina?

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Vídeo: Machine Learning Explicado 2024, Dezembro
Anonim

Seria melhor se você aprender mais sobre o tópico a seguir em detalhes antes de começar a aprender o aprendizado de máquina

  • Teoria da probabilidade.
  • Álgebra Linear.
  • Teoria dos grafos.
  • Teoria da Otimização.
  • Métodos bayesianos.
  • Cálculo.
  • Cálculo multivariado.
  • E linguagens de programação e bancos de dados como:

Aqui, o que devo saber antes de aprender o aprendizado de máquina?

É necessário ter conhecimento prévio do seguinte antes de aprender o aprendizado de máquina

  1. Álgebra Linear.
  2. Cálculo.
  3. Teoria da probabilidade.
  4. Programação.
  5. Teoria de otimização.

Além disso, o que devo aprender em Python para aprendizado de máquina? numpy - útil principalmente para seus objetos de matriz N-dimensional. pandas - Pitão biblioteca de análise de dados, incluindo estruturas como dataframes. matplotlib - Biblioteca de plotagem 2D produzindo figuras de qualidade de publicação. scikit- aprender - a aprendizado de máquina algoritmos usados para análise de dados e tarefas de mineração de dados.

Considerando isso, qual é o melhor lugar para aprender o aprendizado de máquina?

Melhores cursos online para aprendizado de máquina

  1. Fast.ai. Fast.ai oferece uma variedade de cursos que abrangem aprendizado de máquina e IA, incluindo alguns noções básicas para começar a usar a tecnologia.
  2. DataCamp. A DataCamp oferece cursos de treinamento práticos, com uma variedade de tópicos relacionados ao aprendizado de máquina.
  3. Udemy.
  4. EdX.
  5. Class Central.
  6. Udacity.
  7. FutureLearn.
  8. Coursera.

É difícil aprender aprendizado de máquina?

Não há dúvida de que a ciência do avanço aprendizado de máquina algoritmos por meio de pesquisa é difícil . Requer criatividade, experimentação e tenacidade. Aprendizado de máquina permanece uma duro problema ao implementar algoritmos e modelos existentes para funcionar bem para seu novo aplicativo.

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