یادگیری اطلاعات و مهارت های یادگیری ماشین را در خانه با این آموزش

یادگیری ماشین وجود نخواهد داشت اگر استانیسلاو Ulam تا به حال بدست اذیت در بازی یک نفره. در سال 1946 Ulam شد تلاش برای کشف کردن که احتمال برنده شدن در یک بازی از بازی یک نفره. از “قطعی” مدل های از این زمان است که اجازه نمی دهد به صورت تصادفی و کار نمی کند. بنابراین به جای او بازی و مستند صد بازی ها خرد خام اعداد است که منجر به. هنگامی که او بازگشت به کار او متوجه شد که او می تواند رویکرد پیچیده فیزیک هسته ای مشکلات همان راه و روش مونت کارلو متولد شد.

به عنوان الگوریتم های طراحی شده برای تشخیص الگوهای مدل در مغز به نام شبکه های عصبی شد, این رویکرد تصفیه شده بود به نقطه ای که در حال حاضر رایانه می تواند “یاد” با انجام همین روند بارها و بارها و چک کردن نتیجه. اگر شما تا کنون با استفاده از کد امنیتی شما شده است آموزش هوش مصنوعی چگونه به خواندن متن یا یک عکس.

به عنوان یادگیری ماشین گسترش و مستقر در مجموعه عظیم هیچ انسان می تواند مدیریت یادگیری ماشین و داده های بزرگ تبدیل شده اند داغ مشاغل. بین 2015 و 2018, Indeed.com دریافتند که یادگیری ماشین مهندس کار ارسال شده 344 درصد با متوسط حقوق و دستمزد $146,000. و این که آیا شما به دنبال برای شکستن و یا به سادگی بهبود مهارت های خود را کامل 2020 داده های بزرگ و یادگیری ماشین بسته نرم افزاری شما می توانید بر روی لبه برش فقط برای $40.

اصول

اگر شما فقط از شروع و یا شما می خواهید یک یادآوری در دولت از هنر از زمین تا ده دوره بسته نرم افزاری شروع با یادگیری ماشین برای مبتدیان مطلق – سطح 1 که باعث شده است بیش از 20 ، 000 دانش آموزان از طریق پایه تئوری و اصول یادگیری ماشین و داده های بزرگ مدیریت است.

هنگامی که شما کردم اصول شما را در حرکت به یادگیری چگونه به کامپیوتر برای کار با Apache Spark و Hadoop. داده های بزرگ و یادگیری ماشین را به مقدار زیادی از پردازش شلیک بیش از یک کامپیوتر را تامین می کنند. جرقه یک واحد تجزیه و تحلیل موتور; فکر می کنم از آن به عنوان یک کنترل کننده ترافیک هوایی برنامه ریزی که در آن داده ها می رود و هنگامی که آن را پردازش.

Hadoop در ضمن به عنوان مقیاس پذیر زیرساخت های زیر محاسبات اجازه می دهد شما را به سرعت اضافه کردن منابع بیشتر به عنوان مورد نیاز برای پروژه های خود را. هر دو از این ارزش مطالعه خود را به عنوان بسیاری از صنعتی محاسبات برنامه های کاربردی را با استفاده از هر دو. همچنین شما خواهید آموخت که چگونه به طور موثر استفاده از MapReduce که کمک می کند تا پردازش داده ها; به عنوان مثال, اگر شما یک بایگانی از نام MapReduce می تواند آن را در اول, وسط و آخر نام و سپس به شما بگویم که چگونه بسیاری از هر یک وجود دارد.

دست و پنجه نرم کردن با پایتون

از آنجا, شما حرکت می کند به پایتون. پایتون چاقو ارتش سوئیس از برنامه نویسی مدرن مورد استفاده در همه چیز از ویکیپدیا و گوگل برای برنامه های کاربردی وب و تعبیه شده در زبان برنامه نویسی در تعداد زیادی از نرم افزار محبوب سوئیت.

به طور خاص, شما باید یاد بگیرند که در مورد Tensorflow یکی از محبوب ترین دستگاه برنامه های کاربردی آموزش در اصل توسعه یافته توسط گوگل و Keras باز-منبع شبکه عصبی برنامه های محبوب با داده های برنامه های کاربردی. هر دو از این زمان استاندارد طلا برای شبکه های عصبی و یادگیری ماشین.

در نهایت شما می توانید با قرار دادن تا با یک دوره در Elasticsearch باز-منبع جستجو و تجزیه و تحلیل موتور است که به طور فزاینده ای استفاده می شود برای انجام شایع تر داده ها تجزیه و تحلیل وظایف خروج بیشتر منابع رایگان برای پیچیده تر کار می کنند.

ما نیاز به درک بهتر داده های بزرگ است که نمی دور. همانطور که ما در بند سلامت انتقالها به ما مچ گزارش جعلی اخبار به رسانه های اجتماعی مدیران و پیگیری آب و هوا از طریق تعداد رو به رشد از آب و ماهواره آن را تبدیل به مرکزی بیشتر به هر شغلی رمز گذار یا نه. گرفتن پا در حال حاضر نه تنها بهبود زندگی حرفه ای خود را, اما به شما برخی از بینش به آینده است.

در حال حاضر شما می توانید اولین گام برای درک اطلاعات و یادگیری ماشین با تکمیل 2020 داده های بزرگ و یادگیری ماشین بسته نرم افزاری در حال حاضر در فروش برای تنها $39.90.

فوتوریسم طرفداران: برای ایجاد این محتوای غیر-تیم تحریریه مشغول به کار با یک شریک فروش. ما ممکن است جمع آوری یک کمیسیون کوچک در اقلام خریداری شده را از طریق این صفحه. این پست لزوما منعکس کننده دیدگاه ها و یا حمایت از Futurism.com تحریریه.

نگه دارید تا. عضویت در خبرنامه روزانه ما شوید.

tinyurlis.gdclck.ruulvis.netshrtco.de

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *