Итак, что же такое машинное обучение???

Машинное обучение — это наука об обучении машин самообучению.

ML решает проблемы. Существует два типа машинного обучения: один — "обучение с учителем", другой — "обучение без учителя".

Обучение под наблюдением — это когда программа «обучается» на предварительно определенном наборе «обучающих примеров», которые затем облегчают ее способность делать точные выводы при получении новых данных.

Неконтролируемое обучение — это когда программе дается набор данных, и она должна найти в них закономерности и взаимосвязи.

Применения машинного обучения

  1. Распознавание речи
  2. Прогноз трафика
  3. Рекомендации по продуктам
  4. Самоуправляемые автомобили
  5. Фильтрация спама и вредоносного ПО в электронной почте
  6. Торговля на фондовом рынке
  7. Автоматический языковой перевод
  8. Рекомендации по продуктам
  9. Обнаружение онлайн-мошенничества
  10. Медицинский диагноз

Обязанности

Пишите программы и разрабатывайте алгоритмы для извлечения значимой информации из больших объемов данных.

Навыки

  1. Знание алгоритмов машинного обучения
  2. Знание СУБД (Excel, SQL)
  3. Знание языков программирования ML, таких как Python, R и C++.

Была ли эта статья полезной? Подпишитесь на TechWithMK

Вы должны обязательно проверить мои другие блоги:

Лучший способ изучить программирование на Python

Как стать специалистом по данным

Учитесь программировать быстрее

Самый быстрый способ стать разработчиком программного обеспечения