Машинное обучение – это применение искусственного интеллекта (ИИ), которое позволяет системам автоматически обучаться и совершенствоваться на основе полученного опыта без явного программирования. Машинное обучение направлено на разработку компьютерных программ, которые могут получать доступ к данным и использовать их для обучения. Будучи парнем из Microsoft, мы стремимся сделать жизнь людей проще. Microsoft представила Azure Machine Learning Studio много лет назад, и это просто перетаскивание и некоторое базовое понимание машинного обучения, моделей и алгоритмов, чтобы начать работу.
Представьте, что вы организация, и вы хотите получить максимальную отдачу от машинного обучения, но вы не имеете ни малейшего представления о том, с чего начать, как строить свои модели, какие алгоритмы использовать. Если вы здесь, чтобы научиться и быстро начать работу с машинным обучением. Я помогу тебе пройти весь путь.
- Что такое машинное обучение
- Разница между разными типами ML
- Как получить данные и подготовить их к использованию.
- Как выбирать алгоритмы и какова основная наука выбора алгоритма и деталей, стоящих за ним.
- Как строить модели и обучать их
- Как представить свои обученные модели как веб-службу
Иногда блог сопровождался видео, а иногда текстом и примерами.
Давайте начнем наше путешествие по машинному обучению, в котором вы будете использовать минимум кода, но максимум машинного обучения. Посмотрите наше первое видео «Что такое машинное обучение».
Комментарий ниже, если у вас есть какие-либо вопросы. Я хотел бы ответить на них. Следите за блогом, чтобы получать обновления для предстоящих сообщений и видео. А пока удачного обучения.
