نکته:
آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیویی برای نمایش وجود ندارد.
توضیحات دوره:
این سخنرانی ، نمای کلی از مفاهیم اساسی یادگیری ماشین را ارائه می دهد ، به چگونگی استفاده از آن برای تجزیه و تحلیل و بهبود کد ، ارائه اشاره گر به ابزارهای باز و باز منبع در دسترس و بحث درباره آنچه که تاکنون بدست آمده است ، ارائه می دهد. طبقه بندی مبتنی بر شبکه "واقعاً فقط یک روش فانتزی برای جمع کردن یک دسته داده است تا زمانی که همه چیزهایی که شبیه یکدیگر هستند در کنار یکدیگر قرار بگیرند؟ یادگیری ماشینی در همه جنبه های زندگی ما نفوذ کرده است ، از یادگیری ترجیحات ما گرفته تا اتومبیل های خودران ، اما چه اتفاقی می افتد وقتی از شبکه های عصبی برای کیفیت کد استفاده می کنید ... چگونه حتی کد را به عنوان داده مشاهده می کنید؟ خلاصه کردن ایده های کلیدی بسیار آسان و سرگرم کننده است. این سخنرانی ، نمای کلی از مفاهیم اساسی یادگیری ماشین را ارائه می دهد و سپس به بررسی چگونگی استفاده از آن برای تجزیه و تحلیل و بهبود کد می پردازد ، اشاره گرهایی را برای ابزارهای باز و تجاری آزاد در اختیار شما قرار می دهد و در مورد آنچه تاکنون به دست آمده است بحث می کند ( آگاهی از تکمیل کد ، خودکار پشته سرریز). این صحبت با گمانه زنی درباره اینکه رشته در کجا پیش می رود و اینکه چگونه یادگیری ماشینی مشاغل ما را نمی گیرد ، پایان می یابد ، اما امیدوارم بخشی از کارهایی را که دوست نداریم انجام دهیم ، انجام دهد.
سرفصل ها و درس ها
Code + ML: آیا اتوماسیون مشاغل ما را بر عهده خواهد گرفت؟
Code + ML: Will Automation Take Our Jobs?
-
Code + ML: آیا اتوماسیون مشاغل ما را بر عهده خواهد گرفت؟
Code + ML: Will Automation Take Our Jobs?
نمایش نظرات