ДЖИЗЗАКСКИЙ ФИЛИАЛ НАЦИОНАЛЬНОГО УНИВЕРСИТЕТА УЗБЕКИСТАНА ИМЕНИ
МИРЗО УЛУГБЕКА.
КАФЕДРА КОМПЬЮТЕРНЫХ НАУК И ПРОГРАМИРОВАНИЯ.
САМОСТАЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА ПО МАШИНЫЕ ТЕХНАЛОГИИ ОБУЧЕНИЯ
ТЕМА: ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫХ СРЕДСТВ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ И ИХ УСТАНОВКА. РАБОТА В ПРОГРАММНОЙ СРЕДЕ PYTHON/MATLAB
ГРУППА. 912-20.
ВЫПОЛНИЛ. ЎСАРОВ. Ш
ПРИНЯЛ. CАЛИМОВ.Ж________
ДЖИЗЗАК-2023
Предпочтительные инструменты для машинного обучения – Python – MatLab – R
Как бы то ни было, это захватывающие времена для машинного обучения, и путешествие гарантированно будет умопомрачительным, независимо от того, для какого языка выбран один вариант. Наслаждайтесь поездкой!
Чего кто-то хочет достичь с помощью машинного обучения? Если кто-то хочет изучить его только ради понимания машинного обучения, то лучше всего выбрать язык, на котором он может получить наибольшую поддержку от своего ближайшего окружения.
Если кто-то захочет заняться машинным обучением, чтобы сделать что-то более конкретное, будут различия. Включает ли ваша задача машинного обучения изображения? Используйте Matlab или Python , потому что вы также можете использовать обработку изображений. Если кто-то хочет углубиться в теорию машинного обучения и использовать причудливые статистические методы для любого нового алгоритма? Тогда лучше выбрать R
Тем не менее, всегда хорошо иметь больше оружия в нашем арсенале.
Matlab , Python и R все они успешно использовались при обучении студентов колледжей основам математики и статистики. В сегодняшней среде, управляемой данными, изучение данных с помощью анализа больших данных является очень мощным, особенно с целью принятия решений и статистического использования данных в этой богатой данными среде.
Matlab может использоваться для обучения вводной математике, такой как математическое исчисление и статистика. Оба Python и R могут использоваться для принятия решений, связанных с большими данными.
С одной стороны, Python идеально подходит для обучения вводной статистике в среде, богатой данными. В то время как R немного сложнее, существует множество настраиваемых программ, которые могут принимать несколько сложные решения в контексте предварительно упакованного, запрограммированного статистического анализа.
Если учащиеся из undergrand , хорошо начать с Python – так как он может получить преимущества языка общего назначения. Если из исследования, хорошо начать с R и исследовать Октаву . Позже , когда Matlab получит доступ, учащийся также сможет использовать свои навыки/| Octave . А для сотрудников лучше всего освоить как Python , так и R . Потому что , чтобы создать продукт в корпоративном сценарии, ему может потребоваться взаимодействовать с несколькими сущностями, которые могут говорить на разных языках. И снова для технарей-энтузиастов, которые любят исследовать или изучать новые вещи, узнайте Джулия – убийственной особенностью является скорость выполнения.
Тем не менее , давайте подробно рассмотрим каждый из них-
Do'stlaringiz bilan baham: |
