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COMP30027機(jī)器學(xué)習(xí)哪家輔導(dǎo)機(jī)構(gòu)比較好?

作者:海馬 發(fā)布時(shí)間:2023-05-19 13:46:45

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能(AI)的一個(gè)子領(lǐng)域,側(cè)重于開(kāi)發(fā)算法和統(tǒng)計(jì)模型,使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠在沒(méi)有明確編程的情況下從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和改進(jìn)。它涉及使用計(jì)算技術(shù)來(lái)自動(dòng)學(xué)習(xí)模式,進(jìn)行預(yù)測(cè),并做出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策。COMP30027機(jī)器學(xué)習(xí)哪家輔導(dǎo)機(jī)構(gòu)比較好?推薦Highmark課程輔導(dǎo)!COMP30027

一、Highmark了解課程大綱

機(jī)器學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)科學(xué)的一門(mén)核心學(xué)科,在科學(xué)、技術(shù)、社會(huì)科學(xué)和醫(yī)學(xué)領(lǐng)域都很普遍;它推動(dòng)了我們?nèi)粘J褂玫脑S多產(chǎn)品,如橫幅廣告選擇、電子郵件垃圾郵件過(guò)濾和社交媒體新聞源。機(jī)器學(xué)習(xí)關(guān)注的是如何從數(shù)據(jù)中做出準(zhǔn)確的、具有計(jì)算效率的、可解釋的和穩(wěn)健的推斷。機(jī)器學(xué)習(xí)最初產(chǎn)生于人工智能,在歷史上率先探索更復(fù)雜的預(yù)測(cè)模型并強(qiáng)調(diào)計(jì)算,而在過(guò)去的二十年里,機(jī)器學(xué)習(xí)越來(lái)越接近統(tǒng)計(jì)學(xué),并獲得了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。

本科目旨在向本科生介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)基礎(chǔ),并介紹數(shù)據(jù)分析的實(shí)用技能,這些技能可以在畢業(yè)生的職業(yè)生涯中應(yīng)用。

二、Highmark有專業(yè)的授課教師

授課教師認(rèn)為機(jī)器學(xué)習(xí)的核心思想是開(kāi)發(fā)能夠分析和解釋數(shù)據(jù)的算法,識(shí)別模式,并提取有意義的見(jiàn)解。這些算法被設(shè)計(jì)為從實(shí)例、經(jīng)驗(yàn)和觀察中學(xué)習(xí),它們可以隨著時(shí)間的推移適應(yīng)并提高其性能。

有不同類型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,包括:

1. 監(jiān)督式學(xué)習(xí): 在這種方法中,算法是在有標(biāo)簽的例子上訓(xùn)練的,每個(gè)輸入數(shù)據(jù)點(diǎn)都與相應(yīng)的目標(biāo)或輸出值相關(guān)。該算法根據(jù)所提供的例子,學(xué)習(xí)將輸入數(shù)據(jù)映射到正確的輸出。這種類型的學(xué)習(xí)用于諸如分類(預(yù)測(cè)離散的類或類別)和回歸(預(yù)測(cè)連續(xù)值)等任務(wù)。

2. 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí): 在這里,算法從未標(biāo)記的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí),尋求發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式、關(guān)系或結(jié)構(gòu)。其目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)點(diǎn)的內(nèi)在分組或聚類,識(shí)別異常,或降低數(shù)據(jù)的維度。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)通常用于諸如聚類、異常檢測(cè)和降維等任務(wù)。

3. 強(qiáng)化學(xué)習(xí): 這種方法涉及訓(xùn)練一個(gè)代理與環(huán)境互動(dòng),并從它通過(guò)獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰收到的反饋中學(xué)習(xí)。代理人學(xué)會(huì)采取在一段時(shí)間內(nèi)使累積獎(jiǎng)勵(lì)最大化的行動(dòng)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)通常用于代理人必須做出一連串決定以實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期目標(biāo)的場(chǎng)景中。

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域和行業(yè),包括金融、醫(yī)療保健、市場(chǎng)營(yíng)銷、圖像和語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、推薦系統(tǒng)、自動(dòng)駕駛汽車等等。大量數(shù)據(jù)的可用性和計(jì)算能力的進(jìn)步大大促進(jìn)了機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的進(jìn)步和成功。

值得注意的是,機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)快速發(fā)展的領(lǐng)域,持續(xù)的研究和開(kāi)發(fā)導(dǎo)致了新算法、框架和方法的產(chǎn)生。

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