머신 러닝은 정보에 접근하여 스스로 답을 찾는 컴퓨터 프로그램의 개발에 초점을 맞춥니다.
학습 과정은 관찰이나 데이터, 예, 직접적인 경험 또는 지시와 같은 것으로 시작하여 정보의 패턴을 찾아내고 우리가 제공하는 예를 바탕으로 미래에 더 높은 선택을 만듭니다. 첫 번째 목표는 컴퓨터가 인간의 개입이나 도움 없이 자동으로 알아내고 그에 따라 행동을 변경하도록 허용하는 것입니다 시장검증.
머신 러닝은 방대한 양의 데이터를 분석할 수 있게 해줍니다. 일반적으로 수익성 있는 기회나 위험한 위험을 파악하기 위해 더 빠르고 많은 정확한 리드를 제공하지만, 적절하게 코칭하기 위해서는 추가 시간과 리소스가 필요합니다.
방갈로르의 머신 러닝 코스:
이 과정에 대하여
머신 러닝은 오늘날 데이터 분석 분야에서 가장 흥미로운 직업의 기초입니다. 모델과 방법을 배우고 트렌드 뉴스 주제를 식별하는 것부터 추천 엔진을 구축하는 것까지 실제 상황에 적용합니다.
당신이 배울 것
회귀 및 분류를 위한 지도 학습 기술
비지도 학습 기술
확률론적 관점과 비확률론적 관점
모델 학습을 위한 최적화 및 추론 알고리즘
주제에는 분류 및 회귀, 클러스터링 방법, 연속 모델, 행렬 해결, 주제 모델링 및 모델 선택이 포함됩니다.
일부 머신 러닝 방법:
머신 러닝 알고리즘은 일반적으로 지도 학습 또는 비지도 학습으로 분류됩니다.
지도 학습 알고리즘은 레이블이 지정된 예제를 사용하여 과거에 학습한 내용을 새로운 정보에 적용하여 미래 이벤트를 예측합니다. 식별된
