Этот учебник познакомил вас с машинным обучением. Теперь вы знаете, что машинное обучение — это техника обучения машин для выполнения действий, которые может выполнять человеческий мозг, хотя и немного быстрее и лучше, чем обычный человек. Сегодня мы увидели, что машины могут побеждать чемпионов-людей в таких играх, как Шахматы, AlphaGO, которые считаются очень сложными. Вы видели, что машины могут быть обучены выполнять деятельность человека в нескольких областях и могут помочь людям жить лучше.
Машинное обучение может быть контролируемым или неконтролируемым. Если у вас есть меньше данных и четко обозначенные данные для обучения, выберите «Обучение под наблюдением». Обучение без учителя обычно дает лучшую производительность и результаты для больших наборов данных. Если у вас есть огромный набор данных, легко доступных, используйте методы глубокого обучения. Вы также изучили обучение по усилению и глубокому обучению. Теперь вы знаете, что такое нейронные сети, их приложения и ограничения.
Наконец, когда речь заходит о разработке собственных моделей машинного обучения, вы рассматриваете выбор различных языков разработки, IDE и платформ. Следующее, что вам нужно сделать, это начать изучать и практиковать каждую технику машинного обучения. Тема обширна, это означает, что есть ширина, но если учесть глубину, каждая тема может быть изучена в течение нескольких часов. Каждая тема не зависит друг от друга. Вы должны принимать во внимание одну тему за раз, изучать ее, практиковать ее и реализовывать алгоритмы в ней, используя выбранный вами язык. Это лучший способ начать изучение машинного обучения. Практикуя одну тему за раз, очень скоро вы приобретете ширину, которая в конечном итоге требуется специалисту по машинному обучению.
Удачи!