क्या है डेटा विज्ञान और कैसे काम शुरू करने के लिए बड़ा डेटा के साथ
Source:तंत्रिका नेटवर्क माना जा सकता है एक प्रवृत्ति अगले कुछ वर्षों के लिए, नहीं तो और अधिक. मशीन लर्निंग क्या है? संक्षेप में, यह एक उपकरण है कि अनुमति देता है आप करने के लिए कार्यक्रम के लिए प्रणाली स्वत: सीखने और सुधार के साथ नए अनुभवों के लिए । एक महत्वपूर्ण पहलू की मशीन सीखने की एक घटना है बड़े डेटा, या बड़ा डेटा । डेटा की मात्रा तेजी से बढ़ता है. उदाहरण के लिए, जीव विज्ञान आज है 1 exabyte पर डेटा के जीनोम, जो 10 के बराबर होती है बाइट्स में 18 डिग्री से.
लागू करें मशीन सीखने
जहां मशीन लर्निंग लागू किया जाता है, रोजमर्रा की जिंदगी में? एक प्राथमिक उदाहरण — जब तुम जाने के लिए एक सामाजिक नेटवर्क है, और वहाँ एक ब्लॉक के खातों के साथ लोगों को आप जानते हैं. कैसे साइट सीखता है कि आप वास्तव में कर रहे हैं के साथ परिचित एक विशेष व्यक्ति, यहां तक कि अगर तुम कभी नहीं गया था करने के लिए अपने पृष्ठ और उसे लिखा था? इस प्रणाली में प्रशिक्षित किया जाता है के आधार पर एक खुले बड़े डेटासेट.
या यहाँ — 2012 में, गूगल एक प्रयोग आयोजित किया जाता है कि 1000 सर्वर के साथ के बारे में 16 हजार की कोर. परीक्षण के दौरान तंत्रिका नेटवर्क विश्लेषण किया गया था 10 लाख screenshots के विभिन्न यादृच्छिक यूट्यूब वीडियो है, जो सक्षम थे के साथ सटीकता के एक उच्च डिग्री की पहचान करने के लिए बिल्लियों की छवियों. और अब, मशीन सीखने की खपत के माध्यम से छवियों की एक बड़ी संख्या के लिए सक्षम बनाता सफलतापूर्वक परियोजना को लागू करने के driverless कार गूगल की.
उदाहरण के उपयोग के लिए मशीन सीखने की काफी एक बहुत कुछ है, और अक्सर यह प्रकट कर सकते हैं कई रहस्यों का इतिहास है । तो, 1962 में, तीन कैदियों को छोड़ने के लिए सक्षम थे Alcatraz — एक जेल है, जिसमें से, यह प्रतीत होता है असंभव से बचने के लिए । जांचकर्ताओं का फैसला किया है कि पुरुषों डूब गया था भागने के बाद, हालांकि, लगभग 60 वर्षों के बाद तंत्रिका नेटवर्क कंपनियों से Identv और Rothco मैसेंजर, विश्लेषण के लाखों लोगों की तस्वीरें, "पहचान" दो अपराधियों चित्र में 1975.
एक ही तस्वीर है, जो पाया पूर्व कैदियों
करने के लिए जानें कैसे काम करने के लिए मशीन सीखने के साथ किया जा सकता है कुछ महीनों के लिए ऑनलाइन — उदाहरण के लिए, पाठ्यक्रम के बाद से SkillFactory. और यह सिर्फ एक उबाऊ पाठ्यक्रम के बहुत सारे के साथ सिद्धांत (हालांकि यह बिना किसी भी तरह से): सबसे पहले, आप सीखना होगा का आकलन करने के लिए और अनुकूलन मॉडल और यहां तक कि मदद को प्रशिक्षित करने के लिए पहली तंत्रिका नेटवर्क. और अंत में इंतजार कर के लिए अंतिम hackathon के साथ वास्तविक डेटा सेट की तरह से समीक्षा ऑनलाइन किताबों की दुकान अमेज़न प्रज्वलित की दुकान.
क्या है एक पाठ्यक्रम में मशीन सीखने पर
कर रहे हैं, जो विशेषज्ञों में डेटा विज्ञान
<पी>हालांकि, एक ही डाटासेट छोटा है, यहां तक कि अगर उनमें से एक बहुत । आप में सक्षम होना चाहिए संभाल करने के लिए इसे बाद में उपयोग के लिए — इन पेशेवरों रहे हैं . जानने के लिए कैसे साथ काम करने के लिए डेटा की जरूरत नहीं है कि एक प्रोग्रामर होने के लिए भगवान से या करने के लिए एक कंप्यूटर विज्ञान में डिग्री. सबसे अच्छा डेटा वैज्ञानिक आप अपने कौशल, लगातार काम कर रहे मॉडलों के साथ और डेटासेट को सुलझाने, विशिष्ट कार्यों.कैसे आरंभ करने के लिए डेटा विज्ञान
करने के लिए जानें व्यापार खरोंच से — यह भी एक अलग पाठ्यक्रम शुरू होता है, जो बहुत जल्द ही — 4 Mar. आप प्रोग्रामिंग की मूल बातें जानने में अजगर और डेटा विश्लेषण, गणित और सांख्यिकी के लिए डेटा विज्ञान के क्षेत्र में, डेटा इंजीनियरिंग और अन्य विषयों. शिक्षण पाठ्यक्रम के कर्मचारियों के NVIDIA, कंपनी EORA, "Yandex.ज़ेन" और अन्य उद्योग के नेताओं के वर्षों के साथ अनुभव.
पाठ्यक्रम पर डेटा विज्ञान
पाठ्यक्रम में मदद मिलेगी आप को विकसित करने के लिए कौशल है कि भविष्य में आप करने में सक्षम हो जाएगा लेने के कार्य पर शिक्षण सेवा, भाषण मान्यता सॉफ्टवेयर के साथ, का पता लगाने के लिए धोखाधड़ी लेनदेन, भविष्यवाणी के उत्पादों के लिए मांग और भी उत्पन्न संगीत या कविता. कैसे को समझने के लिए इस क्षेत्र में मांग के आँकड़े के डेटा विज्ञान पर रूसी और विदेशी भर्ती साइटों.
वेतन के क्षेत्र में डेटा विज्ञान
क्यों की जरूरत के लिए गहरी सीखने
अगर आप पहले से ही परिचित हैं के साथ अजगर और मशीन सीखने और हासिल करने के लिए व्यावहारिक कौशल की प्रोग्रामिंग में गहरी तंत्रिका नेटवर्क, नोट — एक विशेष पाठ्यक्रम में तंत्रिका नेटवर्क के द्वारा समर्थित है जो NVIDIA निगम.
पाठ्यक्रम प्रशिक्षकों तुम बताओ करने के लिए पूरा पथ एक गहरी सीखने — किराये पर लिया से एक समर्पित सर्वर GPUs के लिए सीखने के निर्माण सहित, एक पूर्ण काम कर मॉडल के लिए कंप्यूटर दृष्टि, प्राकृतिक भाषा विश्लेषण और Recommender सिस्टम. सिखाने के काम के साथ चौखटे ... बदलेगी देश, Keras और दूसरों.
यह केवल पाठ्यक्रम का हिस्सा पर गहरी सीखने
हर किसी के लिए अवसर है, दिशा बदलने के लिए और कुछ नया सीखना होगा, यह मशीन सीखने या गहरी सीखने, विशेष रूप से काम डेटा के साथ विशेष रूप से मांग में अब और ऐसा ही रहेगा साल के लिए आने के लिए । और प्रोमो कोड <मजबूत>हाय-समाचार आप की संभावना है करने के लिए दर के साथ एक 25% छूट पर ट्यूशन (प्रोमो कोड तक वैध है 27.03.2020).
मशीन लर्निंग लग रहा है और अधिक और अधिक अनुप्रयोगों
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