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
