Machine Learning

기계 학습 튜토리얼

머신 러닝 은 과거 경험에 따라 기능을 예측하는 인공 지능 (ai)의 하위 집합입니다.

기계 학습은 컴퓨터가 명시 적 프로그래밍을 사용하지 않고 특정 작업을 효과적으로 수행하는 데 사용하는 통계 모델을 사용합니다.

앱에서 기계 학습, 인공 지능, 딥 러닝, 신경망, Python, R 언어 등을 배우십시오.

머신 러닝 에서 배웁니다.

-개념

-학습 유형

-지도 학습

-비지도 학습

-데이터 전처리, 분석 및 시각화

-교육 데이터 및 테스트 데이터

-용도

-회귀

-알고리즘

-결정 트리 알고리즘

-지원 벡터 머신 (SVM)

-Naive Bayes 알고리즘

-KNN (k- 가장 가까운 이웃)

-K- 평균

-무작위 숲

-차원 축소 알고리즘

-부스팅 알고리즘

인공 지능

-AI 개요

-지능형 시스템

-에이전트 및 환경

-인기있는 검색 알고리즘

-퍼지 로직 시스템

-자연어 처리

-전문가 시스템

-로보틱스

-신경망

또한 딥 러닝 , 신경망 에 대해 자세히 알아보십시오. 또한 ML, R 언어, AI, Python, IOT의 인터뷰 질문이 추가되었습니다.