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成為資料科學家的道路圖,第三部分:機器學習 | Vyacheslav Efimov 著 | 2025年1月

2025-01-14
in AI 綜合新聞
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成為資料科學家的道路圖,第三部分:機器學習 | Vyacheslav Efimov 著 | 2025年1月
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從初學者到專家:數據科學學習者必備的機器學習技能

Towards Data Science

數據科學無疑是當今最迷人的領域之一。大約十年前,機器學習的重大突破使得數據科學在科技界迅速流行。每年,我們都能看到越來越強大的工具,這些工具曾經似乎不可想像。像是Transformer架構、ChatGPT、檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)框架,以及最先進的計算機視覺模型——包括生成對抗網絡(GANs)——都對我們的世界產生了深遠的影響。

然而,面對眾多工具和持續的人工智慧熱潮,初學者可能會感到不知所措,難以確定在追求數據科學職業時應優先學習哪些技能。此外,這個領域的要求非常高,需要大量的奉獻和毅力。

本系列的前兩部分專注於成為數據科學家的基本數學和軟體技能。在這部分中,我們將深入探討可能是最令人興奮的部分,這直接涉及到必要的機器學習技能!

這篇文章將專注於必要的數學技能……



新聞來源

本文由 AI 台灣 運用 AI 技術編撰,內容僅供參考,請自行核實相關資訊。
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Tags: 2025年1月EfimovVyacheslav成為資料科學家的道路圖第三部分機器學習著
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