मशीन लर्निंग के लिए मुझे क्या सीखना चाहिए?

2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47

बेहतर होगा कि आप मशीन लर्निंग सीखना शुरू करने से पहले निम्नलिखित विषय के बारे में विस्तार से जान लें।

• सिद्धांत संभावना।
• लीनियर अलजेब्रा।
• ग्राफ सिद्धांत।
• अनुकूलन सिद्धांत।
• बायेसियन तरीके।
• पथरी।
• बहुभिन्नरूपी गणना।
• और प्रोग्रामिंग भाषाएं और डेटाबेस जैसे:

यहाँ, मशीन लर्निंग सीखने से पहले मुझे क्या पता होना चाहिए?

मशीन लर्निंग सीखने से पहले निम्नलिखित का पूर्व ज्ञान होना आवश्यक है।

1. लीनियर अलजेब्रा।
2. पथरी।
3. सिद्धांत संभावना।
4. प्रोग्रामिंग।
5. अनुकूलन सिद्धांत।

इसके अतिरिक्त, मुझे मशीन लर्निंग के लिए पायथन में क्या सीखना चाहिए? numpy - मुख्य रूप से इसकी एन-आयामी सरणी वस्तुओं के लिए उपयोगी है। पांडा - अजगर डेटा विश्लेषण लाइब्रेरी, जिसमें डेटाफ़्रेम जैसी संरचनाएँ शामिल हैं। matplotlib - 2D प्लॉटिंग लाइब्रेरी जो प्रकाशन गुणवत्ता के आंकड़े तैयार करती है। स्किकिट- सीखना - NS मशीन लर्निंग डेटा विश्लेषण और डेटा खनन कार्यों के लिए उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम।

इसे ध्यान में रखते हुए, मशीन लर्निंग सीखने के लिए सबसे अच्छी जगह कौन सी है?

मशीन लर्निंग के लिए सर्वश्रेष्ठ ऑनलाइन पाठ्यक्रम

1. फास्ट.ए.आई. Fast.ai मशीन लर्निंग और एआई को कवर करने वाले कई पाठ्यक्रम प्रदान करता है, जिसमें कुछ बुनियादी बातों पर तकनीक के साथ शुरुआत करना शामिल है।
2. डेटाकैम्प। डेटाकैंप मशीन लर्निंग से संबंधित विभिन्न विषयों के साथ व्यावहारिक प्रशिक्षण पाठ्यक्रम प्रदान करता है।
3. उडेमी।
4. एडएक्स।
5. क्लास सेंट्रल।
6. उतावलापन।
7. फ्यूचरलर्न।
8. कौरसेरा।

क्या मशीन लर्निंग सीखना मुश्किल है?

निःसंदेह आगे बढ़ने का विज्ञान मशीन लर्निंग अनुसंधान के माध्यम से एल्गोरिदम है कठिन . इसके लिए रचनात्मकता, प्रयोग और तप की आवश्यकता होती है। मशीन लर्निंग अवशेष कठिन आपके नए एप्लिकेशन के लिए अच्छी तरह से काम करने के लिए मौजूदा एल्गोरिदम और मॉडल को लागू करते समय समस्या।