企业的四个机器学习示例 机器学习算法和模型是驱动这一过程的引擎，但企业到底可以用它们做什么呢？考虑来自电子商务网站或流媒体服务的推荐很容易，但在 B2B 公司或内部运营层面呢？让我们考虑四个机器学习示例，它们展示了机器学习功能的广度。 机器学习彻底改变了数据准备： 由于无处不在的访问、云数据库、物联网技术等的融合，大数据在过去十年中成为一个常用术语。但是，当所有这些数据流进入操作时

机器学习是人工智能的一种应用，它使系统能够自动学习并从经验中改进，而无需明确编程。在本文中，我们列出了一些您应该考虑阅读的最佳免费机器学习书籍（没有特别的顺序）。 作者： 尤尔·莱斯科维奇、阿南德·拉贾拉曼、杰夫·乌尔曼 本书以斯坦福大学计算机科学课程 CS246 和 CS35A 为基础，面向计算机科学本科生，无需任何先决条件。本书由剑桥大学出版社出版。 作者： 加雷斯·詹姆斯、丹妮拉·维滕

图片：StackCommerce 曾经的科幻小说正在迅速成为日常生活中常见且至关重要的一部分。人工智能改变了我们开展业务、做出决策、甚至彼此互动的方式。虽然普通人无论如何都不会成为机器学习或人工智能方面的专家，但了解塑造未来的技术总没有坏处。这就是为什么 2023 年机器学习绝对初学者电子学位项目如此有价值。 这个内容广泛的计划为您提供专为机器学习新手设计的 35 小时认证培训。该课程由

您是否必须通过在图像上标记停止标志来验证自己是人类？您还参与了一项帮助机器识别图像中的对象的操作。 机器学习 (ML) 确实是当下一颗闪亮的明星。它是人工智能的一种应用，使软件应用程序能够准确地预测结果。 对于初学者来说，有很多很棒的机器学习书籍。选择合适的书很重要，因为它可以指导您的学习。在本文中，我们将介绍适合初学者的 7 本机器学习书籍。 赞助商链接   为什么要学习机器学习？

特约撰稿人 劳拉·迪亚兹·德·阿尔塞 (Laura Diaz de Arce) 是一位南佛罗里达州作家，在沼泽上建的郊区长大，她喜欢长篇大论的解释，而且她似乎无法改掉令人讨厌的阅读习惯。她的其他怪癖包括突然用西班牙语惊呼和和猫说话。劳拉拥有文学硕士学位，但目前遗失在她办公室壁橱的某个地方。她是《怪物：变形故事》和《贵族面具》的作者。你可以在 Twitter 和 Instagram

艾伦·图灵指出“ 我们想要的是一台能够从经验中学习的机器。 ” 这个概念如今以机器学习的形式成为现实！一般来说， 机器学习 涉及使用模式和推理而不是明确的指令来研究特定任务的计算机算法和统计模型。毫无疑问，机器学习是当今非常受欢迎的职业选择。  根据许多消息来源， 机器学习工程师是最好的工作 与一个 344% 增长和平均基本工资 $146,085 每年。记住这一点，如果你想学习机器学习

机器学习和人工智能是不断发展的领域和不断增长的研究主题。虽然我们在新闻中听到的机器学习的高级实现听起来可能令人恐惧且难以理解，但核心概念实际上很容易掌握。在本文中，我们将回顾一些最受机器学习初学者（或任何只是想学习的人）欢迎的资源。其中一些书籍需要熟悉一些编码语言和数学，但在这种情况下我们一定会提及。 作者： 奥利弗·西奥博尔德 网站： 亚马逊 这个标题有点解释性，对吧

机器学习 (ML) 是人工智能 (AI) 的一种，涉及开发允许计算机从数据中学习的算法、统计模型和机器学习库。实际上，这使得 机器 自动提高性能 学习 从例子来看。 到 2023 年，机器学习对于人类难以执行甚至可能无法执行的任务变得非常重要，包括查找数据模式、图像分类、翻译语言，甚至对未来进行概率预测。 我们还被大量数据包围，这使得机器学习成为企业、研究人员甚至政府的重要工具。通过使用机器学习

在本文中，我们将介绍各种主题的 10 到 12 个路线图和思维导图，例如人工智能、机器学习、数据科学、数据工程师、Web 开发（包括前端、后端和 DevOps 开发三种不同的路线图）、Android 、iOS 和 Swift。 目录👉 2023 年人工智能路线图 人工智能是一个广泛且充满活力的领域，可能很快就会让初学者不知所措。这个“人工智能专家路线图”旨在为您作为学习者提供一个整体概念

4. 机器学习的基础设施和资源管理 第四步是了解机器学习的基础设施和资源管理工具。这包括了解如何配置和管理用于训练和部署机器学习模型的计算资源，以及如何扩展机器学习管道。基础设施和资源管理工具的示例包括： 库伯内特斯： 这个开源系统允许您自动部署、扩展和管理容器化应用程序。它对于管理机器学习工作流程特别有用，因为它允许您根据需要轻松扩展或缩小。 码头工人： 它是一个旨在让使用容器更轻松地创建