[ad_1]
ЧТО ЗНАЧИТ МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ?
Это относится к приложению в области искусственного интеллекта, которое дает системам возможность учиться автоматически и обогащаться на основе опыта без явного программирования, что означает автоматизацию обучения, а не явное программирование.
Он связан с созданием и разработкой компьютерных программ, обладающих набором навыков для доступа к данным, а затем использования данных в целях обучения.
Весь процесс начинается с огромного объема данных или наблюдений с учетом примеров. Предоставление примеров или конкретных инструкций компьютерным программам помогает наблюдать и анализировать закономерности в данных. Это также поможет организациям или коммерческим фирмам принимать более эффективные решения на основе примеров, которые мы предоставляем системе, которая варьируется в зависимости от ситуации или бизнес-проблемы.
Включение опыта в его задачи в конечном итоге улучшит обучение систем. Основная цель машинного обучения — сделать системы автоматизированными, чтобы вмешательство или вмешательство человека не требовалось.
ЧТО ЗНАЧИТ ПРОГРАММИРОВАНИЕ R?
R, язык программирования, является лучшим вариантом для него, поскольку этот язык используется в статистическом анализе или анализе данных.
Все методы, необходимые в области анализа данных, такие как прогнозное моделирование, выборка, визуализация и т. д., предоставляются в R. Это мощный и самый популярный инструмент в области машинного обучения.
Этот язык помогает предоставлять изученные и проанализированные данные разработанным автоматизированным системам, что означает, что исследование и интерпретация данных выполняются R, а также помогает в оценке конечных результатов алгоритма обучения.
КАК ПРОГРАММИРОВАНИЕ R ПОМОГАЕТ В ОБЛАСТИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ?
Если вы являетесь энтузиастом машинного обучения, то вам необходимо иметь подробные знания языков программирования, и для этого R считается лучшим, если вы больше интересуетесь статистикой и математической перспективой машинного обучения. .
В этой области R помогает вам создавать и разрабатывать модели машинного обучения, работая с наборами данных и их быстрым прототипированием.
Программирование R также помогает в оценке алгоритмов машинного обучения и помогает в изучении шагов, необходимых для исследования и очистки данных, что означает запачкать руки данными.
Это обучение с R дает вам право на различные профили работы в области аналитики и технологий. Вот некоторые из доступных вариантов карьеры:
1. Специалисты по данным. Роль специалистов по данным связана с работой над математикой и использованием существующих методологий для получения встроенных шаблонов и полезных идей из данных, поступающих в организации.
2. Инженеры по машинному обучению: их роль связана с созданием приложений и программ с использованием инструментов или методов.
3. Исследователи: их роль связана с созданием новых методов и инструментов, которые могут повысить способность систем к более эффективному и продуктивному обучению.
[ad_2]
Facebook Comments