¿Qué tan difícil es aprender machine learning?

Machine Learning: Máquinas que Aprenden a Aprender.

Actualmente, el Machine Learning es una disciplina que tiene innumerables usos y posibilidades para hacer más eficientes a las personas y sus empresas.

¿Python es difícil? Todo lo que necesita saber sobre el lenguaje de programación más popular de la actualidad

Si hay un lenguaje de programación en el que tanto los principiantes como los desarrolladores con años de experiencia pueden estar de acuerdo, es Python. De hecho, si estás aquí, has oído hablar de él y probablemente te estés preguntando si Python es difícil de aprender.

Como era de esperar, este se ha convertido, en la última década, en uno de los lenguajes de programación más solicitados. Además, según el último informe de Stack Overflow, Python es la tecnología más popular entre la comunidad de programación y el tercer lenguaje más utilizado por los profesionales.

Agenda

  • ¿Qué son los transformadores?
  • Arquitectura
    • General
    • Embebidos
    • Codificación posicional
    • Codificador
      • Mecanismo de atención (4gb_14_14) ) Adición y capa de normalización
      • Red de avance
    • Decodificador
    • Salida del modelo
    • (4tixagb_12)

      Aplicaciones

      • BERT
      • GPT-2
      • GPT-3
    • Resumen
    • (2tixagb_14) ) )

      • General
      • Embebidos
      • Codificación posicional
      • Codificador
        • Mecanismo de atención

          b tixagb_1_4) Adición y capa de normalización tixagb_14)

        • red de trabajo feedforward
        • (ti xagb_12)

        • Decodificador

        Paso 2: Aprende sobre estadística y álgebra lineal

        La estadística y el álgebra lineal son una parte fundamental del aprendizaje automático Incluso varios algoritmos dentro de esta área tienen sus bases estadísticas, por lo que este conocimiento es fundamental.

        Estos temas a veces se pasan por alto al estudiar Machine Learning y son conocimientos fundamentales, ya que todos los algoritmos dentro de Machine Learning se basan en esto.

        Portabilidad.

        Otro desafío interesante de la implementación del modelo es la falta de portabilidad. He notado que generalmente es un problema con los sistemas analíticos heredados. Sin la capacidad de migrar fácilmente un componente de software a otro entorno host y ejecutarlo allí, las organizaciones pueden quedar atrapadas en una plataforma específica. Esto puede crear barreras para los científicos de datos cuando construyen modelos y los implementan.

        La escalabilidad es un problema real para muchos proyectos de IA. De hecho, debe asegurarse de que sus modelos puedan escalar para cumplir con los aumentos en el rendimiento y la demanda de aplicaciones en producción. Al comienzo de un proyecto, a menudo confiamos en datos relativamente estáticos a una escala manejable. A medida que el modelo entra en producción, normalmente se expone a grandes volúmenes de datos y modos de transporte de datos. Su equipo necesitará una variedad de herramientas para monitorear y resolver los desafíos de rendimiento y escalabilidad que surgirán con el tiempo.