機械は技師の技能を学ぶ

機械学習技師に必要な技能一、技師としての基本技能1、データ構造とアルゴリズム図、木、行列2、開発言語Python、R、Scale 3、基礎開発能力ユニットテスト、問題調査、マルチスレッドマルチプロセス、コード可読性とメンテナンス性4、アーキテクチャ設計二、機械学習に必要な基本技能1、統計、高数、線形代数基礎大数定理と中心極限定理、仮定検査、最大尤度推定、EM、ベイズ理論、行列及びベクトル計算2、機械学習アルゴリズム有監督学習、無監督学習、集積学習、深さ学習有監督学習と無監督の違いは、既知種別3、特徴工程能力特徴選択、無効値処理、特徴離散化、特徴規範化処理4、機械学習単機開発ツールSklearn、Numpy、Pandas、Matplotlib Sklearnは、Classification分類、Regression回帰、Clustering非監督分類、Dimensionality、reductionデータ劣化、Model Selectionモデル選択、Preprocessingデータプリプロセッシングの多くの機械学習方式を含む
Numpy:Python言語の拡張ライブラリです.高度な大量の次元配列とマトリクス演算をサポートします.また、配列演算には多くの数学関数ライブラリが提供されます.演算効率が高く、大量の機械学習フレームワークの基礎ライブラリである.
Pandas:Pythonのデータ分析パッケージです.Pandasは大量のライブラリといくつかの標準的なデータモデルを組み込み、大規模なデータセットを効率的に操作するために必要なツールと、データを迅速かつ容易に処理できる関数と方法を提供しています.
Matplotlib:Pythonの2 Dグラフィックスライブラリは、さまざまなハードコピーフォーマットとプラットフォーム間のインタラクティブな環境で出版品質レベルのグラフィックを生成します.Matplotlibにより,開発者は数行のコードのみを必要とし,図面,ヒストグラム,パワースペクトル,ストライプ図,エラー図,散点図などを生成することができる.
5、ビッグデータ開発ツールSpark、Hadoop