واقعیت های ماشین لرنینگ
امروزه، یادگیری ماشین به موضوع داغ روز تبدیل شده است. حتی مهندسان نرمافزار به یک دلیل عمده در صدد مطالعه یادگیری ماشین هستند: یادگیری ماشین تماماً با برنامهنویسی دادهمحور سر و کار دارد و میتواند در اکثر موارد جایگزین برنامهنویسی سنتی شود. با توجه به افزایش روزافزون محبوبیت یادگیری ماشین، افراد بسیاری برای یادگیری آن ابراز علاقه کردهاند. اما هیچ کس به دنبال حقایق یادگیری ماشین نیست. بنابراین، مقاله حاضر در نظر دارد با ارائه واقعیتها درباره یادگیری ماشین راه درست را به علاقمندان نشان دهد. امیدواریم مطالب این مقاله به شما در انتخاب این مسیر یادگیری درست کمک کند و بتوانید به شغل رویاییتان در یادگیری ماشین دست یابید.
10 واقعیت درباره ماشین لرنینگ
1-دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین 60 الی 70 درصد زمانشان را صرف رفع مسائل کیفیت داده میکنند.
2-مهندسان یادگیری ماشین زمانی برای تنظیم هایپرپارامترها اختصاص نمیدهند.
3-ساخت مدل کاری نیست که در یک دوره عملیات انجام گیرد و فرایندی تکراری به شمار میرود.
4-تنظیم هایپرپارامتر چالش بزرگی در یادگیری بدون نظارت است.
5-یادگیری ماشین خودکار نمیتواند جایگزین دانشمندان داده شود.
6-مدلهای یادگیری ماشین Scikit-learn مثل تنسورفلو در صنعت کاربرد گستردهای ندارند.
7-نیازی نیست دانشمندان داده از مسائل ریاضی الگوریتمهای یادگیری ماشین آگاهی داشته باشند.
8-در یادگیری ماشین، هیچ برندهی مشخصی بین R و پایتون وجود ندارد.
9-SQL مهارت اصلی مهندس یادگیری ماشین است.
10-مدلهای یادگیری ماشین دنیای واقعی در لپتاپ ساخته نمیشوند.
منبع: 10 واقعیت یادگیری ماشین