ML与常规编程有何不同!

您怎么看,成为一名数据科学家实际上需要什么! 精通计算机编程语言是否已经足够?或者不仅仅是编码? 好吧,如果您对数据科学事业抱有很大的抱负,那么仅仅建立新技能或完善编程语言知识是不够的。 因为数据科学不再仅仅是学习编码,而是现在更多地涉及机器学习

就像一枚硬币有两个方面一样,机器学习和编程语言同样是数据科学的两个方面,它们在编程的发展中具有各自的特点和意义。 但是,在围绕常规编程的所有炒作中,我们仍然不断听到“机器学习”一词! 这是因为ML的编程方法更类似于手动编码! 就像它的名字一样,“它具有自我学习的能力”。 作为AI的应用程序,它允许计算机自动从数据中学习,识别模式,然后预测结果而无需任何人工协助。 ML技术的使用在我们的日常生活中涉及很多,以至于我们甚至在没有意识到的情况下使用它,无人驾驶汽车和Facebook的新闻提要就是一个例子。 好吧,您可能想知道ML如何在Web搜索,自动驾驶汽车,新闻提要等中使用,为了使您更好地理解机器学习的科学知识,我们将阐述“ ML在FB的新闻提要中如何实际工作?” 。 FB实际上使用ML来分析每个成员的feed,以查找用户数据中的模式。 并且,如果任何成员停止滚动或喜欢特定页面或朋友的帖子,则新模式将添加到数据集中,并且无需任何预定义规则即可相应地调整Feed。 不仅网站,世界各地的公司都使用ML对计算机进行高效编程,另一个例子是最近推出的AI HR解决方案,许多IT公司正在使用它来为各自公司招聘高效的候选人。 希望图片对您清楚!

传统编程完全依赖于人类专家为执行特定任务而设置的预定义规则,并且如果任务场景经常发生,它将需要大量规则来解决所有场景。 与此相反,ML被设计为面向预测的,它将识别一种模式以从给定的输入集中生成期望的输出,此外,它将自动学习执行频繁的场景而无需任何额外的规则投资。 简而言之,ML不会向计算机提供逐步的逻辑,而是允许计算机找出逻辑以自动执行频繁发生的任务,从而更有效地预测结果。

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