머신러닝 프로그래밍 예제

안녕하세요 야소. 기계 학습에 대한 도움과 훌륭한 웹 사이트에 대한 축하에 대한 귀하의 도움을 주셔서 대단히 감사합니다. 이것은 바로 기계 학습이 무엇인지, 여기서는 데이터에 있는 이전 출력을 기반으로 출력을 청크아웃하는 모델에 예제를 제공합니다. 많은 인기있는 소셜 미디어 플랫폼이 있지만, 트위터는 기계 학습을 연습하기위한 고전적인 진입점입니다. 다음은 일반적으로 사용되는 기계 학습 알고리즘 목록입니다. 이러한 알고리즘은 거의 모든 데이터 문제에 적용할 수 있습니다: 다행히도 ML 시스템에서 취한 반복적인 접근 방식은 이러한 복잡성에 직면하여 훨씬 더 탄력적입니다. 무차별 대입 대신 기계 학습 시스템은 대답에 “방해가 되는 느낌”을 느낍니다. 큰 문제의 경우, 이것은 훨씬 더 잘 작동합니다. 이것이 ML이 모든 임의로 복잡한 문제를 해결할 수 있다는 것을 의미하지는 않지만(할 수 없는) 매우 유연하고 강력한 도구가 됩니다. 알고리즘이 어떻게 작동하는지 알 필요가 없습니다. 기계 학습 알고리즘을 구성하는 방법과 제한 사항에 대해 아는 것이 중요합니다. 그러나 알고리즘에 대해 배우는 것은 나중에 올 수 있습니다.

오랜 기간 동안 천천히 이 알고리즘 지식을 구축해야 합니다. 오늘, 플랫폼에 익숙해로 시작. 물론 실제 머신 러닝은 7줄의 입력 데이터에 의존할 수 없습니다. 많은 데이터가 가능한 최대 정확도로 바람직한 결과를 얻는 데 사용됩니다. 이것은 훌륭한 예입니다. 나는 인터넷에서 이와 비슷한 것을 찾고 있었고,이 링크를 발견했습니다. ML 코드를 종단 간 컴파일하고 기본 인프라가 실제 코스 작업으로 시작할 준비가 되어 있는지 확인하고 싶었습니다. 당신이 말했듯이, 여기에서 우리는 자세히 각 알고리즘에 대한 자세한 내용을 배울 수 있습니다. YouTube 채널을 시작하고 ML, 딥 러닝 및 신경망과 관련된 비디오를 쉽게 업로드 할 수 있다면 좋을 것입니다. 여기서는 기계 학습 라이브러리 `brain.js`와 자바 스크립트 및 Node.js를 사용할 것입니다.

나는 기계 학습에 새로운 튜토리얼을 시도하고있다. 신경망과 딥러닝은 현대 인공지능의 두 가지 성공 사례입니다. 이미지 인식, 자동 텍스트 생성, 심지어 자율 주행 자동차에서도 큰 발전을 이루었습니다. 그것은 성능의 측정을 언급하지 않고 단지 알고리즘이 무엇을하고 그 뒤에 통계를 이해하지 않고 요리 조리법을 제공하기 때문에 다소 무책임한 기사. 이와 같은 요리 조리법은 드류 콘웨이의 위험 구역 (https://www.quora.com/In-the-data-science-venn-diagram-why-is-the-common-region-of-Hacking-Skills-and-Substantive-Expertise-considered-as-danger-zone)에 사람들을 배치하는 것들입니다. 따라서 프로그래머를 최악의 데이터 분석가로 만듭니다 (과학자는 물론 다른 사고 방식이 완전히 필요합니다). 나는 매우 적절한 통계 적 배경없이 통계 학습에 뛰어하지이 용감한 새로운 세계에 입력하고자하는 사람을 추천합니다. 그렇지 않으면 당신은 구글처럼 끝낼 수, 대상, Telefonica, 또는 구글 (다시) “빅 데이터의 큰 플롭”에 대한 포스터 소년이 될 수 있습니다. 아서 사무엘(Arthur Samuel)이 설명한 것처럼 머신 러닝은 “컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않고 학습할 수 있는 능력을 제공하는 연구 분야”입니다. 머신 러닝으로 인해 급격한 변화를 겪고 있는 또 다른 산업은 글로벌 건강 및 건강 관리입니다. 기계 학습 프로젝트의 다른 단계는 어떻습니까? 첫 번째 프로젝트이기 때문에 기계 학습 프로젝트의 모든 단계를 다루지는 않았으며 주요 단계에 집중해야 합니다. 즉, 데이터를 로드하고, 데이터를 보고, 일부 알고리즘을 평가하고, 몇 가지 예측을 합니다.

이후 자습서에서는 다른 데이터 준비 및 결과 개선 작업을 볼 수 있습니다. 연습을 위해 기계 학습 문제를 얻는 방법을 알 수 있습니까? 따라서 프로그램이 바쁜 교차로(작업 T)에서 트래픽 패턴을 예측하려면 과거 트래픽 패턴(경험 E)에 대한 데이터가 있는 기계 학습 알고리즘을 통해 실행할 수 있으며 성공적으로 “학습”한 경우 더 잘 수행됩니다. 향후 트래픽 패턴을 예측할 수 있습니다(성능 측정 P).