머신러닝 지도학습 예제

추천 시스템. 넷플릭스, 아마존, 페이스 북. 추천되는 모든 것은 검색 활동, 좋아요, 이전 행동 등에 따라 달라집니다. 사람이 이 웹 사이트뿐만 아니라 당신에 맞는 추천을 마련하는 것은 불가능하다. 가장 중요한 것은 플랫폼, 장치 및 앱 전체에서 이를 수행한다는 것입니다. 어떤 사람들은 그것을 방해한다고 생각하지만, 보통, 그 데이터는 인간에 의해 처리되지 않습니다. 종종, 그것은 인간이 그것을 파악할 수 없습니다 너무 복잡. 그러나 기계는 판매자와 구매자, 잠재 시청자와 영화, 보고 싶은 사람들과 사진을 일치시면 됩니다. 이것은 우리의 삶을 크게 향상시켰습니다. 누군가 당신을 귀찮게 하는 경우, 당신은 당신의 페이 스 북 피드에 팝업 그 사람을 볼 수 없습니다. 지루한 영화는 거의 넷플릭스 계정에 자신의 길을 하지 않습니다. 아마존은 당신이 그들을 필요로 알고 전에 당신에게 제품을 제공하고 있습니다.

기계 학습 전문가를 환영하는 세계 최고의 기업은 다음과 같습니다: 따라서 컴퓨터 과학, 기계 학습, 운영 연구 또는 통계 학사 학위를 받은 사람들에게 는 세계가 당분간 굴이 될 수 있을까요? Udacity에서 제공하는 이 과정은 스탠포드와 구글이 하는 방식으로 로봇 자동차를 프로그래밍하는 것에 대해 이야기합니다. 그것은 딥 러닝 나노 학위 재단 과정의 일부입니다. 세바스찬 트룬은 현지화, 칼만 및 파티클 필터, PID 제어 및 SLAM에 대해 이야기합니다. 선형 대수 및 확률, 파이썬에 대한 지식 및 프로그래밍 경험과 같은 수학 개념에 대한 강한 이해는 좋은 기술을 가지고 있습니다. 워싱턴 대학은 기계 학습의 기초를 가르치기 위해 실용적인 사례 연구를 통해 다섯 가지 과정을 만들었습니다. 일주일에 5~8시간의 학습이 필요한 이 6주 과정은 ML 기초, 분류, 클러스터링, 회귀, 추천 시스템 및 치수 감소, 딥 러닝을 이용한 프로젝트 에 대해 다룹니다. 몇 주에 걸친 5개 과정에 걸쳐 진행되는 이 프로그램에서 그는 딥 러닝의 기초, 신경망 구축 방법 및 기계 학습 프로젝트를 구축하는 방법에 대해 설명합니다. 가장 중요한 것은, 당신은 다른 산업 분야 중 의료, 음악 생성 및 자연어 처리에 대한 실시간 사례 연구에 종사하게 될 것입니다. 110,000명 이상의 학생들이 이미 전 세계에서 이 프로그램에 등록했습니다. 의심의 여지없이, 이것은 거기 밖으로 최고의 딥 러닝 과정입니다.

더 많은 딥 러닝 인증을 확인할 수 있습니다. 코스: NLP를 위한 딥 러닝(자연어 처리) 이 과정은 감독 학습, 감독되지 않은 학습, 강화된 학습 및 신경망과 같은 다양한 기계 학습 알고리즘을 다룹니다. 거기에서 이러한 알고리즘을 실제 프로젝트에 통합하여 실제로 작동하는 방법을 볼 수 있습니다! 하지만 그게 다는 아니다. 각 섹션의 끝에서 찾을 수 있는 퀴즈 외에도 이 코스에는 실제 예제를 사용하여 기계 학습의 힘을 경험할 수 있는 6가지 새로운 프로젝트가 포함되어 있습니다! 이제 모델의 출력에 대해 편안하고 자신감을 갖기 전에 모델을 교육해야 합니다. 교육은 기계 학습의 핵심 개념이며, 이는 모델이 입력 데이터를 이해하는 방법을 학습하는 프로세스입니다.

 
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