Daftar Isi:

Apa yang harus saya pelajari untuk pembelajaran mesin?
Apa yang harus saya pelajari untuk pembelajaran mesin?

Video: Apa yang harus saya pelajari untuk pembelajaran mesin?

Video: Apa yang harus saya pelajari untuk pembelajaran mesin?
Video: Belajar Machine Learning Dari Awal Buat Yang Ga Jago Matematika 2024, Desember
Anonim

Akan lebih baik jika Anda mempelajari lebih lanjut tentang topik berikut secara mendetail sebelum Anda mulai mempelajari pembelajaran mesin

  • Teori probabilitas.
  • Aljabar linier.
  • Teori grafik.
  • Teori Optimasi.
  • metode Bayesian.
  • Kalkulus.
  • Kalkulus Multivariat.
  • Dan bahasa pemrograman dan database seperti:

Di sini, apa yang harus saya ketahui sebelum mempelajari pembelajaran mesin?

Memiliki pengetahuan sebelumnya tentang hal-hal berikut ini diperlukan sebelum mempelajari pembelajaran mesin

  1. Aljabar linier.
  2. Kalkulus.
  3. Teori probabilitas.
  4. Pemrograman.
  5. Teori optimasi.

Selain itu, apa yang harus saya pelajari dengan Python untuk pembelajaran mesin? numpy - terutama berguna untuk objek array N-dimensinya. panda - Python perpustakaan analisis data, termasuk struktur seperti kerangka data. matplotlib - Pustaka merencanakan 2D yang menghasilkan angka kualitas publikasi. scikit- mempelajari - NS pembelajaran mesin algoritma yang digunakan untuk analisis data dan tugas penambangan data.

Mempertimbangkan hal ini, mana tempat terbaik untuk mempelajari pembelajaran mesin?

Kursus online terbaik untuk pembelajaran mesin

  1. cepat.ai. Fast.ai menyediakan berbagai kursus yang mencakup pembelajaran mesin dan AI, termasuk beberapa kursus dasar untuk memulai teknologi.
  2. DataCamp. DataCamp menawarkan kursus pelatihan langsung, dengan berbagai topik yang terkait dengan pembelajaran mesin.
  3. Udemy.
  4. EdX.
  5. Kelas Tengah.
  6. Udacity.
  7. Masa DepanBelajar.
  8. Kursus

Apakah sulit untuk mempelajari pembelajaran mesin?

Tidak diragukan lagi ilmu maju pembelajaran mesin algoritma melalui penelitian adalah sulit . Itu membutuhkan kreativitas, eksperimen dan keuletan. Pembelajaran mesin tetap a keras masalah saat menerapkan algoritme dan model yang ada agar berfungsi dengan baik untuk aplikasi baru Anda.

Direkomendasikan: