Объяснение машинного обучения и науки о данных для молодых умов

Знаете ли вы, что если вы объясняете это просто, значит, вы хорошо это знаете?

На самом деле это не мое утверждение. Я знаю, если вы знаете этого человека, вы больше согласитесь с этим.

Да, это сказал Эйнштейн.

Прочитав один из вопросов интервью Apple, я сказал, что должен протестировать это. Если вы давно следите за мной, то хорошо знаете, что одной из моих основных тем является машинное обучение.

У меня есть куча статей о априорах машинного обучения, таких как Статистика, Линейная алгебра. А также даже библиотеки Python, которые вы должны знать, такие как NumPy, Pandas, Sci-kit Learn, Matplotlib или Tensorflow.

Но на этот раз я собираюсь посвятить себя объяснению машинного обучения, как будто моему читателю 9 лет.

Вот почему я надеюсь, что эта статья может стать отличным руководством для тех, кому 9 лет, и кто хочет изучать машинное обучение.

Итак, чего же мы ждем?

Content Table
· Machine Learning
· Machine Learning Subsections
  ∘ What is Supervised Learning ?
  ∘ What is data and labels?
  ∘ What is Unsupervised Learning?
  ∘ Step 1 : Let’s go to shopping
  ∘ Step 2 : It is time slicing and preparation
  ∘ Step 3 : Now it is time to cook!
  ∘ Step 4 : Show to the world what you did.
· Final Words

Что такое машинное обучение?

Представьте, что вы учитесь готовить.

Сначала вы следуете рецептам.

Чем больше блюд вы приготовите, тем лучше у вас получится. Вы начинаете понимать, какие ингредиенты хорошо работают вместе. Машинное обучение такое.

Это тип ИИ, который учится на собственном опыте.

«Машина» учится на данных и становится лучше в прогнозировании или принятии решений.