మెషీన్ లెర్నింగ్

అల్గారిథమ్స్, స్టాటిస్టికల్ మోడళ్ల శాస్త్రీయ అధ్యయనమే మెషీన్ లెర్నింగ్ (ఎంఎల్). దీన్ని కృత్రిమ మేధ (ఏఐ)కు ఉప విభాగంగా చెప్పొచ్చు. ప్రతిదానికీ ప్రోగ్రామింగ్ చేయాల్సిన అవసరంలేకుండా.. కంప్యూటర్లు అంతకుముందు నిక్షిప్తమైన డేటా ఆధారంగా వాటంతటవే నిర్ణయాలు తీసుకునేలా చేయడమే మెషీన్ లెర్నింగ్. డేటాసైన్స్, డేటా మేనేజ్‌మెంట్, డేటా అనలిటిక్స్ సమ్మిళితంగా మెిషీన్ లెర్నింగ్ కార్యకలాపాలు ఉంటాయి. నైపుణ్యాలు: మెషీన్ లెర్నింగ్ కెరీర్ దిశగా వెళ్లాలనుకునేవారు కంప్యూటర్ బేసిక్స్, ప్రోగ్రామింగ్ స్కిల్స్, కంప్యూటర్ హార్డ్‌వేర్ నైపుణ్యాలు పెంపొందించుకోవాలి. మ్యాథమెటికల్ స్కిల్స్, కంప్యుటేషనల్ స్కిల్స్, డేటా మోడలింగ్, సాఫ్ట్‌వేర్ డిజైన్, డెవలప్‌మెంట్ తదితర అంశాల బేసిక్స్‌పై పట్టుసాధిస్తే మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్స్, కోడింగ్, ప్రోగ్రామింగ్ పరంగా మరింత మెరుగ్గా రాణించే అవకాశం ఉంటుంది. ఎంఎల్ ఔత్సాహికులు పైథాన్, జావా, స్కాలా, సీ++, జావాస్క్రిప్ట్ నైపుణ్యాలపైనా దృష్టిసారించాల్సి ఉంటుంది. కోర్సులు: ఐబీఎం, సిస్కో, అమెజాన్,…

Read More

DATA SCIENTIST VS MACHINE LEARNING ENGINEER

The technological marvels of mass data collection and artificial intelligence are thanks to data scientists and machine learning engineers. While data scientists often work to make companies and other organizations more successful or to solve problems, machine learning engineers create programs that think for themselves. Responsibilities of Data Scientists vs. Machine Learning Engineers:- Data scientists and machine learning engineers both use large sets of data to make improvements in organizations or to make changes in the way a computer thinks. Data scientists are more involved in gathering, storing, and interpreting…

Read More