機械学習にはどのような知識を学ぶ必要があるのでしょうか? 機械学習の前提スキルのリスト

機械学習を始めるには、多くの事前スキルが不可欠です。この記事で説明されている関連する知識ポイントは、機械学習を始める前に習得しておく必要があるスキルです。

機械学習にはどのような知識を学ぶ必要があるのでしょうか?

機械学習には次の知識が必要です。

1. プログラミング言語とデータ構造: 機械学習では通常、大量のデータを処理する必要があるため、プログラミング言語とデータ構造は非常に重要です。人気のあるプログラミング言語には、Python、Java、C++ などが含まれます。これらのプログラミング言語に習熟し、それらを使用してデータ構造を操作できることは、機械学習を学習するための基礎です。

2. 線形代数: ほとんどの機械学習アルゴリズムには行列演算とベクトル演算が含まれるため、線形代数は機械学習の中心です。線形代数には、連立一次方程式、ベクトル、行列、固有値、固有ベクトルなどの概念が含まれます。

3. 確率と統計: 確率と統計は機械学習の基礎です。機械学習アルゴリズムの設計と評価には、確率分布、統計的仮説検定、信頼区間などの確率と統計の知識が必要です。

4. 数値計算と最適化: 機械学習アルゴリズムは、最適解の解決、勾配の解決、行列の固有値の解決など、多数の数値計算問題を解決する必要があります。したがって、数値計算と最適化アルゴリズムに精通していることは、機械学習の重要な部分です。

5. 機械学習のアルゴリズムとモデル: 教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習、強化学習など、さまざまな種類の機械学習のアルゴリズムとモデルについて理解します。これらのアルゴリズムの特徴と使用シナリオをマスターし、実践的な問題解決に適用できるようになります。

6. データの前処理と特徴エンジニアリング: 機械学習アルゴリズムでは、多くの場合、データの前処理と特徴エンジニアリングが必要になります。前処理には、データのクリーニング、データの標準化、欠損値の補充などが含まれます。特徴エンジニアリングには、特徴の選択、特徴抽出、特徴変換などが含まれます。

7. ソフトウェア エンジニアリングとプログラミングの実践: 機械学習アプリケーションでは、優れたプログラミングの実践とソフトウェア エンジニアリングの原則に従った堅牢なソフトウェアとアルゴリズムの開発が必要です。ソフトウェア開発プロセスとバージョン管理ツールに精通しており、保守可能で拡張可能なコードを作成できます。

以上が機械学習で学ぶべき基礎知識ですが、もちろん、さらに拡張して深く学ぶことができる知識分野は他にもあります。

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目次

1. AI無料ビデオコースとプロジェクト

2. 人工知能必読の本

3. 人工知能に関する論文集

4. 機械学習 + コンピューター ビジョンの基本アルゴリズムのチュートリアル

 5、ディープラーニング機械学習チートシート（計26枚）

人工知能をうまく学ぶには、より多くの本を読み、より多くの実践的な作業を行い、より多くの練習をする必要があります。レベルを向上させたい場合は、落ち着いて体系的にゆっくりと学習して、何かを得ることができるようにする必要があります。終わり。

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