Курс свежачок!
Машинное обучение - одна из самых горячих тем в этом столетии - по уважительным причинам. Там много заинтересованных людей, но многие не знают с чего начать. Трудный вопрос в основном состоит в том, как начать фактически изучать его?
Особенно новичкам может не нравиться статистика и математика, которые являются неотъемлемой частью машинного обучения. Тем не менее, вам не нужно быть математическим экспертом, чтобы применить машинное обучение. Это мой второй курс, чтобы показать вам, почему.
Вместо того, чтобы рассказывать вам всю статистику и математику, лежащую в основе алгоритмов, я предпочитаю дать вам намного больше возможностей. В конце дня есть только одна вещь, которая действительно имеет значение - РЕЗУЛЬТАТ.
Присоединившись к этому курсу, вы сможете использовать знания, полученные вами с первого курса («Машинное обучение для начинающих») и получить возможность погрузиться гораздо глубже в мир обучения машинам. Опять же, этот курс не предназначен для студентов, которые любят изучать теорию. Они скорее должны обратиться к профессору или википедии университета.
Но если вы хотите практиковаться в обучении машинам и научиться улучшать свои собственные алгоритмы, то этот курс для начинающих - это правильный путь к продолжению вашей учебы.
Machine Learning is one of the hottest topics in this century - for good reasons. There are a lot of interested people out there but many do not know where to start. The difficult question basically is how to start actually learning it?
Especially beginners might get discouraged because of statistics and math which is an integral part of machine learning. None the less you do not need to be a math expert to apply machine learning. This is my second course to show you why.
Instead of telling you all the statistics and math behind the Algorythms i prefer to give you a much more hands on approach. At the end of the day there's only one thing that really counts - THE RESULT.
By joining this course you can leverage the knowledge you acquired from my first course (Machine Learning for Beginners) and get the chance to dive much deeper into the machine learning world. Again this course is not for students who like to learn theory. Those should rather turn to a university professor or wikipedia.
But if you want to actually practise machine learning and learn how to improve your own algorithms then this beginner's course is the right way to continue your learning journey
I wish you all the best, enjoy the course, get your hands dirty and start coding!
Последнее редактирование модератором:
- Статус
- В этой теме нельзя размещать новые ответы.