Как вы думаете, что на самом деле нужно для того, чтобы стать Data Scientist! Достаточно ли хорошо владеть языком программирования или требуется гораздо больше, чем просто программирование? Что ж, если вы амбициозны в отношении карьеры в науке о данных, то просто приобрести новый навык или отточить свои знания в языке программирования будет недостаточно. Потому что наука о данных — это больше не просто обучение кодированию, а теперь гораздо больше о машинном обучении!
Как у медали есть две стороны, так и машинное обучение и языки программирования — это две стороны науки о данных, которые имеют свои особенности и значение в развитии программирования. Но все же среди всей шумихи вокруг традиционного программирования мы все чаще слышим термин «машинное обучение»! Это потому, что подход ML к программированию больше похож на ручное кодирование! Как следует из его названия, «у него есть способность к самообучению». Будучи приложением ИИ, оно позволяет компьютерам автоматически учиться на данных, выявлять закономерности и затем прогнозировать результат без какой-либо помощи человека. Использование технологии машинного обучения настолько тесно связано с нашей повседневной жизнью, что мы даже используем ее, не осознавая этого, и одним из таких примеров являются беспилотные автомобили и новостные ленты Facebook. Что ж, вам может быть интересно, как машинное обучение можно использовать в веб-поиске, самоуправляемых автомобилях, новостных лентах и во всем остальном. Чтобы вы лучше поняли науку машинного обучения, мы подробнее остановимся на том, «как на самом деле работает машинное обучение в новостных лентах FB?» . FB фактически использует машинное обучение для анализа фида каждого участника, чтобы найти закономерности в пользовательских данных. И если какой-либо участник перестанет прокручивать или лайкать определенную страницу или сообщение друга, то новый шаблон будет добавлен в набор данных, а каналы будут соответствующим образом скорректированы без каких-либо предопределенных правил. Не только веб-сайты, но и компании со всего мира используют машинное обучение для эффективного программирования своих компьютеров, и еще одним таким примером является недавнее внедрение решений AI HR, которые используются многими ИТ-компаниями для набора эффективных кандидатов в свои компании. Надеюсь, картина вам ясна!
В то время как традиционное программирование зависит исключительно от предопределенных правил, установленных экспертами-людьми для выполнения конкретной задачи, и если сценарий задачи возникает часто, потребуются массивные правила для решения всех сценариев; в отличие от этого, машинное обучение, разработанное как ориентированное на прогнозирование, будет идентифицировать шаблон для получения желаемого результата из заданного набора входных данных, более того, оно автоматически научится выполнять частые сценарии без каких-либо дополнительных вложений правил. Проще говоря, вместо того, чтобы предоставлять компьютеру пошаговую логику, машинное обучение позволит компьютеру вычислить логику для автоматического выполнения часто возникающих задач, чтобы более эффективно прогнозировать результат.
То, как ИИ становится все более заметным в нашей повседневной жизни, меняет наш образ жизни, то, как мы общаемся и как мы ведем бизнес! Если вы серьезно относитесь к карьере в науке о данных или веб-разработке, перестаньте думать и станьте одним из них с нашими учебными программами, специализирующимися на науке о данных, а также курсами по глубокому обучению, машинному обучению и многим другим. более. Зарегистрируйтесь сегодня!
Сделайте обучение простым и выберите профессию с помощью Edure, учебного центра по науке о данных в Тривандраме.
Подготовьтесь к будущему с Data Science, читайте наш блог
Изучение машинного обучения от Edure, №1 Обучение программному обеспечению в Тривандраме!
С помощью Edure, обучения программному обеспечению в Trivandrum, вы можете легко освоить машинное обучение.
