Claro, lo primero que debes conocer del Machine Learning son los tipos de aprendizaje que existen, algunos de ellos son:
- Aprendizaje supervisado (Supervised Learning)
- Aprendizaje no supervisado (Unsupervised Learning)
- Aprendizaje por refuerzo (Reinforced Learning)
- Procesamiento de Lenguaje Natural (Natural Language Processing)
- Aprendizaje profundo (Deep Learning)
Luego de comprender estos conceptos y sus algoritmos asociados el siguiente paso sería aprender a implementarlos, por lo que necesitas conocer algún lenguaje de programación. El más extendido para esto es Python, y sus bibliotecas más conocidas son Tensorflow, PyTorch, Scikit-learn, Keras, entre otros.
Además de esto, una parte muy importante del Machine Learning es el análisis de los datos, por lo que comprender algunos de sus conceptos y bibliotecas principales te ayudará mucho si quieres introducirte en estos temas.
แน่นอนว่า สิ่งแรกที่คุณควรรู้เกี่ยวกับ Machine Learning คือประเภทของการเรียนรู้ที่มีอยู่ ซึ่งบางส่วนได้แก่: - Supervised Learning - Unsupervised Learning - Reinforced Learning - Language Processing Natural (Natural Language Processing) - Deep Learning (Deep Learning) หลังจากทำความเข้าใจแนวคิดเหล่านี้และอัลกอริธึมที่เกี่ยวข้องแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการเรียนรู้วิธีใช้งาน ดังนั้นคุณจึงจำเป็นต้องรู้ภาษาการเขียนโปรแกรม สิ่งที่แพร่หลายที่สุดสำหรับสิ่งนี้คือ Python และไลบรารีที่รู้จักกันดีที่สุดคือ Tensorflow, PyTorch, Scikit-learn, Keras และอื่นๆ อีกมากมาย นอกจากนี้ ส่วนที่สำคัญมากของ Machine Learning ก็คือการวิเคราะห์ข้อมูล ดังนั้นการทำความเข้าใจแนวคิดหลักและไลบรารีบางอย่างจะช่วยคุณได้มากหากคุณต้องการเข้าสู่หัวข้อเหล่านี้
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence