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Que dois-je apprendre pour l'apprentissage automatique ?
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Il serait préférable que vous en appreniez davantage sur le sujet suivant en détail avant de commencer à apprendre l'apprentissage automatique

  • Théorie des probabilités.
  • Algèbre linéaire.
  • La théorie des graphes.
  • Théorie de l'optimisation.
  • méthodes bayésiennes.
  • Calcul.
  • Calcul multivarié.
  • Et des langages de programmation et des bases de données comme:

Ici, que dois-je savoir avant d'apprendre le machine learning ?

Avoir une connaissance préalable des éléments suivants est nécessaire avant d'apprendre l'apprentissage automatique

  1. Algèbre linéaire.
  2. Calcul.
  3. Théorie des probabilités.
  4. La programmation.
  5. Théorie de l'optimisation.

De plus, que dois-je apprendre en Python pour l'apprentissage automatique ? numpy - principalement utile pour ses objets de tableau à N dimensions. pandas - Python bibliothèque d'analyse de données, y compris des structures telles que des cadres de données. matplotlib - Bibliothèque de traçage 2D produisant des chiffres de qualité de publication. scikit- apprendre - les apprentissage automatique algorithmes utilisés pour l'analyse des données et les tâches d'exploration de données.

Compte tenu de cela, quel est le meilleur endroit pour apprendre le machine learning ?

Meilleurs cours en ligne pour l'apprentissage automatique

  1. Fast.ai. Fast.ai propose une gamme de cours couvrant l'apprentissage automatique et l'IA, y compris certains sur les bases pour démarrer avec la technologie.
  2. DataCamp. DataCamp propose des formations pratiques, avec une variété de sujets liés à l'apprentissage automatique.
  3. Udemy.
  4. EdX.
  5. Classe centrale.
  6. L'audace.
  7. FutureLearn.
  8. Coursera.

Est-ce difficile d'apprendre le machine learning ?

Il ne fait aucun doute que la science de l'avancement apprentissage automatique algorithmes par la recherche est difficile . Cela demande de la créativité, de l'expérimentation et de la ténacité. Apprentissage automatique reste un dur problème lors de la mise en œuvre d'algorithmes et de modèles existants pour qu'ils fonctionnent bien pour votre nouvelle application.

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