Sospecho que la mayoría de los expertos en Machine Learning probablemente ignorarían esta pregunta porque pierde un contexto. Sospecho que recibirá una respuesta si califica o proporciona lo que está tratando de hacer.
La mayoría de los profesionales del aprendizaje automático están orientados a objetivos. Cual es la tarea ¿Qué está tratando de lograr? ¿Es clasificación? ¿Es derivación de un valor numérico? ¿Está supervisado? ¿Está sin supervisión? ¿Cuál es el volumen de datos? ¿Cuál es la velocidad de ejecución requerida? ¿Cuáles son los recursos que tienes?
Un fantástico sistema de aprendizaje profundo basado en Tensorflow podría obtener los mejores resultados, pero si no tiene recursos de GPU para el volumen de datos, puede ser débil aunque sea el sistema “más fuerte”.
- ¿Cuáles son los principales factores del big data?
- ¿Cuál es la diferencia entre estadística computacional y ciencia de datos?
- ¿Qué habilidades son necesarias para conseguir un trabajo en análisis de datos?
- ¿Cuál es el mejor instituto de capacitación en Pune para ciencia de datos y cursos de big data?
- ¿Cuáles son los mejores institutos para la capacitación en línea de ciencia de datos en Hyderabad?
En resumen, diseñe lo que desea hacer, pruebe múltiples sistemas, incluidos conjuntos para ver cuál funciona mejor sin sobreajustar. Luego, pregunte a los expertos aquí qué funcionaría mejor dados los recursos que tiene. Entonces puedes usar su experiencia y sabiduría.
