AI 教程
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人工智能、机器学习、深度学习、神经网络:有什么区别? | IBM图标图标
这些术语经常互换使用,但它们之间有什么区别,使它们成为独特的技术呢? 技术每时每刻都越来越融入我们的日常生活,为了跟上消费者期望的步伐,公司更加依赖学习算法来让事情变得更容易。您可以在社交媒体(通过照片中的对象识别)或直接与设备(例如 Alexa 或 Siri)对话中看到它的应用。 这些技术通常与人工智能、机器学习、深度学习和神经网络相关,虽然它们确实都发挥着作用,但这些术语往往在对话中互换使用 -
数据科学:机器学习
数据科学:机器学习 构建电影推荐系统并学习最流行和最成功的数据科学技术之一背后的科学。 期间 2023年4月19日至10月18日 价格 自由的 * 模态 在线的 图像 期间 8周长 时间承诺 每周 2 - 4 小时 步伐 自定进度 主题 课程语言 英语 视频文字记录 英语 困难 介绍 信用 免费审核 添加经过验证的证书,价格为 109 美元 平台 edX 主题 相关学校 哈佛大学 T.H -
机器学习简介
课程 机器学习简介 在本入门课程中学习机器学习的基础知识。 4.4 4.36 颗星,最多 5 颗星 开始 53,728 已注册学习者 级别图标 技能等级 中间的 时钟图标 完成时间 大约。 20小时 证书图标 结业证书 包含在付费计划中 清单图标 先决条件 1 门课程 迷你信息圆圈图标 我们建议您在开始机器学习简介之前完成以下课程: 学习Python 2 关于本课程 机器学习是计算机科学领域 -
谁可以参加这门课程?
机器学习是当今数据分析领域最令人兴奋的职业的基础。您将学习模型和方法,并将其应用于现实世界的情况,从识别热门新闻主题到构建推荐引擎、对运动队进行排名以及绘制电影僵尸的路径。 涵盖的主要观点包括: 概率建模与非概率建模 监督学习与无监督学习 主题包括:分类和回归、聚类方法、顺序模型、矩阵分解、主题建模和模型选择。 方法包括:线性和逻辑回归、支持向量机、树分类器、Boosting、最大似然和 MAP -
机器学习课程
在线的 构建电影推荐系统并学习最流行和最成功的数据科学技术之一背后的科学。 价格 自由的 * 期间 8周长 报名截止日期 现在有空 在线的 本课程重点关注机器学习和嵌入式系统(例如智能手机)的基础知识,将向您介绍 TinyML 的“语言”。 价格 自由的 * 期间 5周长 报名截止日期 现在有空 在线的 有机会亲眼目睹 TinyML 的实践。您将看到 TinyML 应用程序的示例 -
2022 年 10 门最佳机器学习课程
在本文中,我整理了在线最佳机器学习课程的列表。我按照一个明确定义的方法建立了排名,您可以在下面找到。 但如果你想直接跳到结果,以下是我的选择: 什么是机器学习? 机器学习是人工智能的一个子领域,致力于设计能够从数据中学习的算法。它有许多应用,包括商业分析、健康信息学、财务预测和自动驾驶汽车。 2022 年,机器学习技能将受到广泛需求。在微软的职业页面上,目前 21% -
新生的核心 Java 面试问题
最新的Java面试题请参考以下文章 – Java 面试问题 – 新鲜和经验丰富 (2023) Java 是最流行和使用最广泛的编程语言之一,是由 James Gosling 于 1982 年开发的平台。它基于面向对象编程的概念。平台是开发和运行用任何编程语言编写的程序的环境。 Java 是一种高级、面向对象、安全、健壮、平台无关、多线程和可移植的编程语言。它主要用于编程、窗口、基于 Web -
机器学习面试问题:2022 年培训指南
机器学习正在让这个世界日渐变得更加智能和高效。这是一项改变生活的技术,正在迅速改变我们的生活方式。 机器学习作为智能生态系统的基本要素之一在全球范围内使用,为符合资格的专业人士提供了大量的工作机会。 如果需要,您可以学习在线或离线机器学习课程,并获得认证以担任机器学习工程师或 IT 领域的类似角色。 一系列所需的教育学位和认证以及无可挑剔的机器学习简历无疑会让您更接近您的目标工作。 然而 -
108 个机器学习面试题及答案
1. 区分训练集和测试集? 训练集 训练集中的数据是提供给模型以训练该特定模型的示例。 通常,大约 70-80% 的数据用于训练目的。该数量完全取决于用户。但是,建议使用比测试数据更多的训练数据。 为了训练模型,训练集是使用的标记数据。 测试装置 测试中的数据用于测试已训练模型的模型准确性。 测试集包含大约 20%-30% 的总数据。然后,该数据进一步用于测试训练模型的准确性。 出于测试目的 -
前 50 名机器学习面试问题与解答
机器学习是近年来令人惊叹的技术进步之一。机器学习的普及为组织关注数据驱动决策的转变提供了重要支持。因此,您可以发现对机器学习专业人才的需求突出。因此,您还可以通过简单的 Google 搜索找到正在寻找机器学习面试问题的候选人! 由于机器学习的技术视角在逐渐演变,面试过程也涉及到一定的变化。几年前,有关设计卷积网络的知识可能会让您获得机器学习领域有前途的工作。然而,时代已经变了。机器学习现在对算法