Data Science/ Machine Learning / Deep Learning - В ЧЕМ РАЗНИЦА?

bit.ly/PasvML - записаться на курсы "Машинное обучение"
📢 LIVE Event Первый масштабный русскоязычный IT воркшоп в США!
📌Лос-Анджелес
⏰7 сентября
📌Нью-Йорк
⏰21 сентября
✏️Зарегистрироваться - promo.pasv.us/...
Ждём тебя там! 😉
👇 ПОДПИСЫВАЙСЯ 👇
♦️ RUclips - / @ViktorBogutskii
♦️ Facebook - / programmingacademyinsi...
♦️ Instagram - / pasv_us
♦️ Telegram - t.me/pasv_us
🎙️ КТО МЫ 🎙️
PASV - школа IT в Калифорнии, основанная в 2017 году. Наши преподаватели - программисты-практики, которые работают в лучших компаниях США, Канады, Европы.
00:01 начало
00:22 о преподавателе курса
03:01 о школе PASV
08:40 успешные истории наших выпускников
10:08 здесь работают наши студенты
12:49 тема вебинара
14:10 о нашей школе
15:44 цели сегодняшнего вебинара
17:20 Различия между Data Science (DS), Artificial Intelligence (Al), Machine Learning (ML) и Deep Learning (DL)
26:31 суть понятий из области ИИ
28:43 а что будет происходить в индустрии при внедрении квантовых компьютеров
31:58 Различия между DS, Al, ML и DL на примере практического пайплайна и требований
44:28 что такое AI
50:23 введение в машинное обучение
54:13 значение машинного обучения
58:50 что такое нейросети
01:02:24 краткая история нейросетей
01:04:28 разнообразие и основы создания нейросетей
01:08:50 примеры архитектур нейросетей
01:10:55 введение в ML библиотеки
01:12:13 ваш первый шаг к мастерству в ИИ
01:13:52 введение в наш курс по машинному обучению
01:17:22 учебный путь курса
01:20:37 предлагаете ли вы лучшие варианты для человека базируясь на его прошлом опыте и образовании
01:23:54правда ли, что одна единственная дефектная запись в ML может создать критически опасный дефект
01:26:53 примеры работы ML инженера
01:30:54 чат gpt может анализировать данные и выдавать их за свое логическое заключение
01:33:20 какие нужны знания, чтобы обучить машину решать математические задачи
01:35:30 не получится ли что мы сами научим машины
моделировать нас на базе данных древности
01:40:50 какие популярные направления будут изучаться
01:44:12 что будет если данные конфликтуют
01:48:33 кто занимается тестирование моделей
01:51:07 о курсе
01:51:40 зарплаты ML инженера в США
01:52:08 как походит обучение
01:53:23 как мы готовим к трудоустройству
01:54:52 преимущества PASV
01:55:30 сколько по времени идет практика
01:56:29 план обучения
01:57:31 чему вы научитесь
02:01:45 сколько будет стоить отдельный блок Python
Data Science, Machine Learning, Deep Learning - В чем разница?
Data Science (Дата сайнс), Machine Learning (Машинное обучение) и Deep Learning (Глубокое обучение) - это три тесно связанных, но различных области, которые играют важную роль в анализе данных и искусственном интеллекте. Хотя они часто используются взаимозаменяемо, каждый термин имеет свое специфическое значение и область применения.
Data Science (Дата сайнс)
Data Science - это мультидисциплинарное поле, которое использует методы, процессы, алгоритмы и системы для извлечения знаний и понимания из структурированных и неструктурированных данных. Data Science объединяет элементы статистики, математики, программирования (часто с использованием Python) и знание предметной области, а также использование технологий машинного обучения для интерпретации сложных данных на большой скорости. Data Scientist (дата сайентист) - это специалист, который должен уметь как анализировать данные, так и использовать машинное обучение для предсказательных моделей.
Machine Learning (Машинное обучение)
Machine Learning - это подмножество искусственного интеллекта, которое включает в себя разработку алгоритмов, позволяющих компьютерам учиться на данных без явного программирования. Машинное обучение сосредоточено на разработке компьютерных программ, которые могут обучаться и делать прогнозы или решения на основе данных. Примеры включают алгоритмы, которые автоматически улучшаются по мере анализа большего количества данных, такие как системы рекомендаций или автоматическое вождение.
Deep Learning (Глубокое обучение)
Deep Learning - это подкласс машинного обучения, основанный на искусственных нейронных сетях с представлением данных на нескольких уровнях. Глубокое обучение автоматически находит в данных такие представления, которые важны для классификации, детекции и многих других задач.
Каждое из этих полей вносит свой вклад в широкую область анализа данных и искусственного интеллекта, и выбор между ними зависит от специфики задачи, данных и желаемых результатов. Начинающим в этой области стоит начать с изучения основ машинного обучения и Python, поскольку эти знания будут применимы во всех трех областях.
#ВикторБогуцкий #pasv #школаpasv #DataScience, #MachineLearning, #машинноеОбучение, #Python, #DataScientist, #MLEngineer, #курсыITвСША, #ITкурсы, #программирование, #датаcайнс, #ML, #введениеВМашинноеОбучение, #машинноеОбучениеСНуля, #PythonДляНачинающих