Hoe implementeer je het?
Als je machine learning in je leeromgeving wilt implementeren, moet je eerst de basis van computers kennen. Ten eerste zijn computers slechts semi-computers die werken als een kleine processor. Ze zijn absoluut niet in staat om te denken of te handelen als een mens. Om de leeromgeving te implementeren heb je dus een vorm van emulatie nodig.
Wat is machinaal leren?
Machine learning is in feite het gebruik van computers om patronen te zoeken in enorme hoeveelheden gegevens. Er wordt getraind door de computer een reeks gebeurtenissen te geven en hem vervolgens te vragen te raden wat de volgende reeks zou kunnen zijn. Dit is in feite een reeks instructies die de computer zal volgen.
Dus hoe implementeer je het?
Dus hoe zorg je ervoor dat die computer een gok neemt? Nou, je hebt datasets nodig. Deze datasets kunnen bijna elke vorm hebben en hoeven niet op specifieke manieren te worden georganiseerd. Laten we bijvoorbeeld zeggen dat u een dataset heeft die bestaat uit klanten die $ 400 hebben uitgegeven aan een bepaald product dat later populair werd in liters swirls. Nu is er misschien een tweede dataset die bestaat uit klanten die het product met een soort garantie hebben besteld, gewoon om te kunnen zeggen dat ze hun deel hebben gedaan om het milieu te helpen. Wat je nodig hebt, is een manier om de twee datasets te combineren en de computer een mogelijke verandering in het patroon te laten voorspellen.
U denkt misschien dat een dataset net een database is. Ja, tot op zekere hoogte is dat zo. Een database is opgebouwd uit rijen en kolommen. Een rij is slechts één element van de database. Kolommen bestaan uit een of meer rijen en reeksen rijen zijn verbonden met rijen, enz. Gegevens zijn net als een tabel. In tabel zijn gegevens georganiseerd op basis van de "vele" relaties tussen velden.
U moet gegevens visualiseren in termen van tabellen. Het visualiseren van tabellen gaat niet alleen over het bedenken van tabellen en het bedenken van relaties tussen velden. Je moet denken aan de "tafel" in afmetingen. Wanneer u gegevens neemt en deze in rijen en kolommen groepeert, plaatst u deze in "rijen" en niet in "kolommen". Rijen en kolommen zijn eigenlijk slechts visualisaties van uw tabellen in een plat tafelblad.
Zou het niet geweldig zijn om een paar tabellen "rijen en kolommen" te kunnen combineren? Natuurlijk kan je dat. Dit is waar wensmes en donut binnenkomen.
Gisteren heb ik het gehad over datavisualisatie. Deze week ga ik me concentreren op functionele benaderingen van visualisatie. Als je een gebruikt exemplaar van mijn e-boek hebt gekocht, kun je dit doen zonder een cent uit te geven.
Voordat ik begin, moet ik vermelden dat datavisualisatie echt een breder begrip is. Datavisualisatie is in feite het gebruik van grafieken en diagrammen om informatie visueel weer te geven. Maak je geen zorgen als je mijn e-boek niet hebt gekocht. U kunt dit nog steeds doen met gratis tools en software zoals Microsoft Excel.
Over the years, I've noticed that most people who have success with dashboard apps, online services, and ad campaigns did not have to create much of the above. What they did have to do was to findchers who would put the data they needed into a dashboard.
While there are many software choices for the prevention, diagnosis, and treatment of common PC errors, not everyone has the time nor patience to use a costly software to get the benefits of data visualization.
When you are considering whether to create a dashboard with software or to do it yourself, just consider these advantages of having a dashboard with your data:
– Uw gegevens zijn gemakkelijk om mee te werken. – U kunt gegevens online delen, wat uw project een gevoel van continuïteit geeft en u mogelijk helpt bij het vinden van methoden om uw gegevens nog gemakkelijker te maken om mee te werken. – U kunt grafieken en dashboards toevoegen en presenteren informatie op een manier die efficiënt is voor uw gebruik.
Zoals u kunt zien, is datavisualisatie zowel een onderdeel van de software als een voorbeeld van het gebruik van dergelijke software. Aangezien deze tools gratis zijn, moet u ze eens proberen. Je zult heel blij zijn dat je het gedaan hebt.
Aangezien data steeds belangrijker wordt in het moderne bedrijfsleven, is het essentieel om een datavisualisatietool te gebruiken. Werk met deze software en u zult veel meer over uw gegevens kunnen begrijpen.
Copyright (c) 2012arianrics@mycing.com