Вступление
Привет всем, меня зовут Дак. Я студент CS в HCM City Viet Nam. Так что это первый пост. Я постараюсь писать один пост каждый день. Итак, начнем.
Давайте Google !!!
Да, хотите что -то знать? Просто гугл. Ну, давайте посмотрим. Когда я Google “Машинное обучение” у меня более 2 миллиардов результатов.
Это много информации. Много курсов, ресурсов и т. Д. Вы можете чувствовать себя подавляющим. Так я. Во -первых, нам нужно четко заявить, что такое машинное обучение? Эффективный способ обучения ML? Как получить работу с ML?. На самом деле , я не знаю ответить на вопрос: как получить работу с ML?: D.
Что такое машинное обучение?
- Вики сказал:
Машинное обучение (ML) – это изучение компьютерных алгоритмов, которые автоматически улучшаются с помощью опыта. [1] Это рассматривается как подмножество искусственного интеллекта. Алгоритмы машинного обучения создают математическую модель на основе образцов данных, известных как «учебные данные», чтобы принимать прогнозы или решения, не будучи явно запрограммированными для этого. [2] Алгоритмы машинного обучения используются в самых разных приложениях, таких как фильтрация электронной почты и компьютерное зрение, где трудно или невозможно разрабатывать обычные алгоритмы для выполнения необходимых задач.
- Ты это понял? Если да, ты лучше меня.
- Со мной я не буду спрашивать Что такое ML? первый. Вместо этого я спрошу Зачем нам нужен ML? . Я нашел ответ на Caltech Основное значение Ответ: Мы не можем решить проблему с нормальным алгоритмом, и проблема имеет шаблон . Что такое шаблон иметь в виду ? Среднее значение Partern: цена увеличения дома Следуйте: номера, местные, … Распознавать собаку на изображении и т. Д.
Немного нам нужно знать:
Python : Абсолютно, Python является наиболее распространенным в ML. Ты не должен Подумайте, Python – лучший язык для ML. Хотя да, это так: d. Причиной Python является наиболее распространенной в ML, прост в изучении, Simple Syntax, поддержка TON Packages для вас. C/C ++, сборка по -прежнему имеет производительность лучше, чем Python. Но вам не нужна головная боль с указателем в C/C ++ или написание функции в сборке, когда мы делаем ML, верно?
Matlab : Да, это. Нет больше объяснения.
Математика : да. Если вы ненавидите математику, я думаю, что вы можете подумать еще раз о ML. Некоторые предметы, которые вам нужно знать: линейная алгебра, матричное исчисление, статистическое.
Не только это, но вы также должны узнать больше. Но это было слишком много с началом
Приносим извинения:
Я не очень хорош в английском. Так что иногда я могу использовать неправильную грамматику и словарный запас. Надеюсь, вы сможете понять контент и помочь мне с предложениями по английскому языку и контенту статьи.
Рекомендации:
- https://work.caltech.edu/telecourse
- https://sites.google.com/site/fsubiwiki/home/data-mining/machine-learning/history
- https://machinelearningcoban.com/
Оригинал: “https://dev.to/enternity/machine-learning-in-30days-5aop”