¿Cuál es el lenguaje más utilizado en el aprendizaje automático?

El verdadero potencial del aprendizaje automático aún no se ha alcanzado. Si desea dar sentido a esta emocionante área de la informática y ayudar a construir el futuro de los dispositivos y servicios impulsados ​​por inteligencia artificial, Complete Machine Learning Bundle es una descripción general esencial de sus tecnologías y técnicas de programación de uso común.

Esta colección incluye los siguientes cursos:

  • Quant Trading con Machine Learning: el aprendizaje automático no solo se usa en la industria tecnológica. Los profesionales financieros están utilizando el aprendizaje automático para construir modelos financieros más sólidos e informar mejor las decisiones de inversión. Este curso intensivo en comercio cuantitativo lo ayudará a aplicar técnicas de aprendizaje automático a conceptos financieros sofisticados.
  • Aprenda con el ejemplo: Estadística y ciencia de datos en R : domine uno de los lenguajes de programación más populares utilizados en ciencia de datos y computación estadística. Debe comprender los entresijos de R, incluido cómo aplicarlo al mundo de los datos.
  • Aprenda con el ejemplo: Hadoop y MapReduce para problemas de Big Data: para ser un experto profesional en aprendizaje automático, necesita tener un conocimiento profesional en torno a Big Data. Debe saber sobre Hadoop y MapReduce, dos marcos esenciales.
  • Trozos de tamaño de bytes: diseño y programación orientada a objetos Java : Java no es solo uno de los lenguajes de programación más antiguos, sigue siendo uno de los más esenciales.
  • Una Introducción al Aprendizaje Automático y PNL en Python: ahora que está familiarizado con algunos conceptos fundamentales del aprendizaje automático que debe conocer, se sumergirá en el meollo del tema. Estudiarás el procesamiento del lenguaje natural y los conceptos básicos de cómo se construyen las tecnologías de aprendizaje automático como el reconocimiento de voz. Luego, te sumergirás y los construirás tú mismo.
  • Byte-Sized-Chunks: Análisis de sentimientos de Twitter (en Python): ¿Por qué es importante el Análisis de sentimientos? Debe comprender las instrucciones sobre esta práctica esencial que ayuda a informar a las máquinas para resolver mejor los problemas.
  • Trozos de tamaño de byte: árboles de decisión y bosques aleatorios: como dicen: la práctica hace la perfección, y esto pondrá a prueba su conocimiento. Aprenda a implementar dos técnicas de aprendizaje esenciales mientras explora la solución de un antiguo problema de aprendizaje automático.
  • Una introducción al aprendizaje profundo y la visión por computadora: ¿cómo se construye una red neuronal artificial desde cero? Este curso lo ayudará en el aprendizaje profundo y pondrá sus habilidades a trabajar.
  • Byte-Sized-Chunks: Sistemas de recomendación: supere el desafío de crear herramientas de recomendación en línea, una habilidad que bien podría ponerse a prueba trabajando para una empresa de comercio electrónico.
  • De 0 a 1: aprenda la programación de Python: tal vez comience aquí o tal vez termine aquí; de cualquier manera, Python es una habilidad esencial para que cualquier profesional de tecnología la conozca.

Si está interesado en obtener experiencia práctica en este apasionante campo de la tecnología, obtenga hoy el paquete completo de aprendizaje automático.

Esto puede ayudarlo a comprender una descripción general esencial de sus tecnologías y técnicas de programación de uso común en Machine Learning e Inteligencia Artificial.

En mi experiencia personal, Python parece ser el lenguaje más utilizado para Machine Learning. Python tiene numerosas bibliotecas (más de lo que puedes imaginar) relacionadas con el aprendizaje automático que te harán la vida más fácil. Ya sea Clasificación / Agrupación / PCA / Aprendizaje profundo / Modelado de temas / PNL, etc., etc., puede tener cientos de bibliotecas útiles para cada tarea.

“R” es otro lenguaje de programación / paquete estadístico, que es utilizado por los analistas de datos y estadísticos que es más amigable con las estadísticas.

Espero que esto ayude !

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