Machine Learning - Conclusione

Questo tutorial ti ha introdotto al Machine Learning. Ora, sai che il Machine Learning è una tecnica per addestrare le macchine a svolgere le attività che un cervello umano può svolgere, anche se un po 'più velocemente e meglio di un essere umano medio. Oggi abbiamo visto che le macchine possono battere i campioni umani in giochi come Scacchi, AlphaGO, che sono considerati molto complessi. Hai visto che le macchine possono essere addestrate per svolgere attività umane in diverse aree e possono aiutare gli esseri umani a vivere vite migliori.

L'apprendimento automatico può essere supervisionato o non supervisionato. Se si dispone di una quantità inferiore di dati e di dati chiaramente etichettati per la formazione, optare per l'apprendimento supervisionato. L'apprendimento senza supervisione in genere fornisce prestazioni e risultati migliori per set di dati di grandi dimensioni. Se hai un enorme set di dati facilmente disponibile, scegli le tecniche di deep learning. Hai anche imparato l'apprendimento per rinforzo e l'apprendimento per rinforzo profondo. Ora sai cosa sono le reti neurali, le loro applicazioni e limitazioni.

Infine, quando si tratta dello sviluppo di modelli di apprendimento automatico, hai esaminato le scelte di vari linguaggi di sviluppo, IDE e piattaforme. La prossima cosa che devi fare è iniziare ad apprendere e praticare ogni tecnica di apprendimento automatico. L'argomento è vasto, vuol dire che c'è larghezza, ma se si considera la profondità, ogni argomento può essere appreso in poche ore. Ogni argomento è indipendente l'uno dall'altro. Devi prendere in considerazione un argomento alla volta, impararlo, praticarlo e implementare l'algoritmo / i in esso utilizzando una tua scelta linguistica. Questo è il modo migliore per iniziare a studiare l'apprendimento automatico. Praticando un argomento alla volta, molto presto acquisiresti l'ampiezza che alla fine è richiesta a un esperto di Machine Learning.

In bocca al lupo!