wtorek, 10 października 2023

Uczenie maszynowe i Data Science - wspólne składniki

Uczenie maszynowe (Machine Learning) to dziedzina sztucznej inteligencji, która zajmuje się rozwijaniem algorytmów i technik, pozwalających komputerom na uczenie się i doskonalenie na podstawie danych. Jest to kluczowy element data science.

Data Science

Data Science, czyli nauka danych, to interdyscyplinarna dziedzina, która łączy wiedzę z zakresu statystyki, programowania, analizy danych i biznesu. Data Science wykorzystuje uczenie maszynowe, aby analizować ogromne ilości danych, wydobywać z nich informacje i wyciągać wnioski, które mogą być użyteczne w podejmowaniu decyzji.

Składniki Data Science

Data Science skupia się na następujących elementach:

  • Zbieranie danych: Pozyskiwanie danych z różnych źródeł, takich jak bazy danych, pliki CSV, API itp.
  • Przetwarzanie danych: Oczyszczanie, przekształcanie i przygotowywanie danych do analizy.
  • Analiza danych: Wykorzystywanie technik statystycznych i eksploracyjnych do zrozumienia danych.
  • Uczenie maszynowe: Tworzenie modeli uczenia maszynowego do przewidywania, klasyfikowania i optymalizowania procesów.
  • Wizualizacja danych: Prezentowanie wyników analizy w formie graficznej, aby ułatwić zrozumienie.

Brak komentarzy:

Prześlij komentarz

Transfer Learning (Uczenie Transferowe): Wykorzystanie Wiedzy z Wcześniej Wytrenowanych Modeli

Większość projektów uczenia maszynowego (ML) staje przed wyzwaniem: potrzebą dużych, etykietowanych zbiorów danych i ogromnych ...