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方法
我有一些资源建议您查看。
Google Codelabs 是我最喜欢的工具之一，因为它会引导您完成这些步骤。因此，如果您访问 Google Codelabs，通过 TensorFlow 或机器学习进行过滤，您可以在那里看到潜在的示例。您可能会在 Colab 笔记本或 Jupyter 笔记本中进行您想要自己进行的任何机器学习。
Kaggle.com 是数据科学竞赛的第一资源。所以你会真正看到 购买电话营销数据例子是什么，人们今天如何使用机器学习。您会看到 TSA 拨出超过 100 万美元用于数据科学团队，以开发一个模型来预测安全录像中的潜在威胁。
这些事情很快就会变得有趣。这个领域的多样性和包容性对于避免未来出现真正危险的模式也至关重要。所以这绝对是值得考虑的事情。
TensorFlow 是一个很好的资源。这就是谷歌提供的服务，也是他们许多机器学习模型的基础。他们有一个非常棒的 JavaScript 平台，你可以使用。
吴恩达（Andrew Ng）开设了一门令人难以置信的机器学习课程。我强烈建议您检查一下。
那么算法就像模型的一
站式商店。因此，如果您不关心涉足机器学习，而只想说一个摘要模 你有为用户进行设计吗？ 型或特定类型的模型，那么您可能可以找到一个即插即用的模型。
所以探索起来是非常有趣和有趣的。最重要的是，机器学习模型的好坏取决于数据。我无法描述那么多。因此，很多机器学习和数据科学家都在进行数据清理和分析，这是该领域工作的重要组成部分。
意识到这一点很重要。这就是机器学习 101 的内容。非常感谢你们加入我的行列，我希望很快能再次见到你们。谢谢
通过 Speechpad.com 进行视频转录
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