Алгоритмы машинного обучения — это модели, основанные на математических вычислениях, которые могут автоматически обучаться на входных данных и предоставлять прогнозы или решения, не требуя явных инструкций. Разнообразные категории алгоритмов машинного обучения включают обучение с учителем, обучение без учителя, обучение с подкреплением и глубокое обучение. Некоторые из широко используемых и популярных алгоритмов машинного обучения включают:
Линейная регрессия
Логистическая регрессия
Деревья решений
Случайный лес
Метод опорных векторов (SVM)
Наивный байесовский метод
K-ближайших соседей (KNN)
Нейронные сети
Сверточные нейронные сети (CNN)
Рекуррентные нейронные сети (RNN)
Если вы заинтересованы в изучении машинного обучения, существует множество доступных онлайн-курсов и ресурсов. Некоторые популярные онлайн-платформы для обучения машинному обучению — Coursera, Udacity, edX и DataCamp. Некоторые популярные курсы по машинному обучению:
Машинное обучение, Эндрю Нг, Coursera
Введение в машинное обучение с TensorFlow на Udacity
Специализация Coursera под названием «Прикладная наука о данных с Python» ориентирована на обучение практическим навыкам в области науки о данных.
Машинное обучение от А до Я на Udemy
Курс Udemy под названием «Учебный курс по науке о данных и машинному обучению с R» предоставляет всесторонний опыт обучения науке о данных и машинному обучению с использованием языка программирования R.
Эти курсы предлагают всестороннее введение в машинное обучение, охватывая такие темы, как контролируемое и неконтролируемое обучение, нейронные сети, глубокое обучение и многое другое. Обычно они включают в себя практические упражнения и проекты по программированию, которые помогут вам применить изученные концепции.
