Машинное обучение
ML — это исследование компьютерных вычислений, которые обучаются без однозначного изменения людьми.
Они достигают этого, усваивая и подготавливая информацию, которая помогает им распознавать примеры и закономерности.
ML, как правило, уместно в здравоохранении, маркетинге, медицинских услугах, логистике, человеческих ресурсах.
Энергетика, защита, электронная коммерция, производство, искусство и творчество, финансы, транспорт, автомобили.
Правительство и наблюдение, страхование, цифровые медиа и развлечения.
Огромные корпоративные гиганты, такие как Apple, Google, Microsoft, IBM.
В большей степени используйте ML. Помимо технологических монстров, небольшие и средние новые компании также зависят от машинного обучения.
Большинство технологических организаций используют ИИ для повышения лояльности потребителей, используя опыт клиентов.
Знание того, какой язык лучше для изучения ML (C++, Python или R)
C++
- C++ — это объектно-ориентированный язык программирования.
- Отправлен в 1980-х годах как системный язык (для проектирования систем построения).
- Его сложно продвигать, но он продемонстрировал известность за выполнение основных позиций.
- Как правило, C++ имеет множество приложений, потому что это язык низкого уровня.
- Это означает, что он говорит с машинами рядом с их локальным кодом. (Вариант представляет собой абстрактный язык высокого уровня, похожий на Python, который проще в использовании, но медленнее в исполнении).
- Будучи низкоуровневым, C++ имеет ненадежное ожидание обучения и адаптации. Как бы то ни было, он также отлично подходит для управления памятью. Скорость здесь жизненно важна.
- Что касается машинного обучения, клиенты C++ могут управлять вычислениями и контролировать активы памяти на детальном уровне.
- Вот почему он хорошо подходит для таких регионов, как ИИ, где скорость является основой для разбивки огромных наборов данных.
- Компромисс заключается в том, что C++ не идеален для быстрого прототипирования и остается лидером среди экспертов по данным и инженеров по искусственному интеллекту.
- Поскольку C++ предлагает полный контроль над выполнением, он известен в таких областях, как механические технологии и игры, где требуется высокая скорость отклика.
- Это дополнительные регионы, где ИИ быстро развивается. Кроме того, в C++ есть несколько библиотек ML и AI.
питон
- Это легкий, гибкий и простой язык программирования, который может управлять сложными предварительными настройками и веб-приложениями, когда он используется в мощной структуре.
- Он был создан в 1991 году как широко используемый язык программирования, и разработчики неизменно уважали его как базовый, простой в изучении, а его распространенность превосходит все рациональные ограничения.
- Он поддерживает многочисленные структуры и библиотеки, что делает его адаптируемым.
- Разработчики Python находятся в тренде, так как это самый востребованный язык в сфере искусственного интеллекта, анализа информации и веб-улучшений.
- Инженеры считают, что программировать код быстро и просто в освоении. Все любят Python, поскольку он допускает множество адаптаций при написании кода.
- Из-за своей универсальности и открытого исходного кода он имеет множество пакетов восприятия и важных центральных библиотек, таких как sklearn, seaborn и т. д.
- Эти мощные библиотеки упрощают написание кода и задействуют машины, чтобы узнать больше.
- Python поддерживает объектно-ориентированные, императивные, функциональные и процедурные стандарты улучшения.
- Две широко известные библиотеки ИИ с дизайнерами Python — это TensorFlow и Scikit.
- Он отлично подходит для прототипирования, анализа настроений, научных вычислений, обработки естественного языка и науки о данных.
- Python стал широко известным языком для разработки AI и ML.
- С простой языковой структурой, широкой системой библиотек и различными локальными инженерами.
- Python предлагает существенно более рефлексивную методологию для развития разработчиков.
- Язык легко адаптируется, а его стандартная библиотека включает в себя модули от обработки изображений до обычной обработки языка.
- ML — известное приложение для Python.
- Это стало нормой для некоторых организаций, поскольку позволяет им быстро создавать договоренности, не вкладывая ресурсы в непомерные рамки.
- Доступность таких библиотек, как sci-kit-learn, TensorFlow и Keras, упрощает создание моделей без какой-либо подготовки.
R
- R — это хорошо известный язык с открытым исходным кодом, основанный на восприятии информации, который делает акцент на измеримых вычислениях и доминирует в климате ИИ.
- За этим наблюдают группы R-учреждения и R-центра улучшения.
- Он предлагает вернуться к строке заказов и другим IDE, легко и просто, а также различные инструменты для улучшения библиотеки досок и создания лучших диаграмм.
- R имеет приличный пул ресурсов из-за заметных элементов, которые помогают создавать приложения ML.
- Его использование для информации и измерений было значительным. Жизнеспособные механизмы ML могут быть переданы с их мощными регистрационными возможностями.
- Будучи разработанным на основе языка, он используется исследователями информации для изучения информации с помощью диаграмм, с помощью огромных комбинаций, особенно в области биомедицины.
- R известен тем, что использует системы машинного обучения, такие как формирование дерева решений, регрессия, классификация и т. д.
- Благодаря своим функциональным особенностям и статистике он был динамичным, базовым и полезным языком. Он поддерживает рабочие платформы, такие как Windows, Linux и операционная система X.
- Машинное обучение в настоящее время является самой захватывающей областью разработки программного обеспечения.
- Способность создавать интеллектуальные структуры без какой-либо подготовки с использованием вычислений может изменить такие предприятия, как производство, здравоохранение, финансы и транспорт.
- Тем не менее, это требует тонны информации и навыков программирования.
- Нетрудно отследить людей, которые хорошо разбираются в двух статистике и программировании, чтобы построить применимые модели.
- R создает климат для выполнения такой работы. Он бесплатный, широко используется и имеет развивающийся, оживленный район.
Заключение
Машинное обучение — это исследование компьютерных вычислений, которые обучаются без участия человека.
ML имеет неисчислимые приложения и нейронные сети, от обработки естественного языка до компьютерного зрения и прогнозной аналитики, и это только верхушка айсберга.
Языки более низкого уровня (такие как R, C++ или Java) предлагают более заметную скорость, но требуют большего усердия в изучении.
Языки более высокого уровня (например, JavaScript и Python) проще в использовании, но они медленнее выполняются.
Python — жизненно важный язык для машинного обучения и анализа данных. По скорости и широте использования это лучший вариант для начинающих.
