Визуальное введение в машинное обучение

Итак, что же такое машинное обучение???

Машинное обучение - это наука об обучении машин самообучению.

ML решает проблемы. Существует два типа машинного обучения: один - "обучение с учителем", другой - "обучение без учителя".

Обучение под наблюдением - это когда программа "обучается" на предварительно определенном наборе "обучающих примеров", которые затем облегчают ее способность делать точные выводы при получении новых данных.

Неконтролируемое обучение - это когда программе дается набор данных, и она должна найти в них закономерности и взаимосвязи.

Применения машинного обучения

1. Распознавание речи
2. Прогноз трафика
3. Рекомендации по продуктам
4. Самоуправляемые автомобили
5. Фильтрация спама и вредоносного ПО в электронной почте
6. Торговля на фондовом рынке
7. Автоматический языковой перевод
8. Рекомендации по продуктам
9. Обнаружение онлайн-мошенничества
10. Медицинский диагноз

Обязанности

Пишите программы и разрабатывайте алгоритмы для извлечения значимой информации из больших объемов данных.

Навыки

1. Знание алгоритмов машинного обучения
2. Знание СУБД (Excel, SQL)
3. Знание языков программирования ML, таких как Python, R и C++.

Была ли эта статья полезной? Подпишитесь на TechWithMK

Вы должны обязательно проверить мои другие блоги:

Лучший способ изучить программирование на Python

Как стать специалистом по данным

Учитесь программировать быстрее

Самый быстрый способ стать разработчиком программного обеспечения