Come spiegheresti il Machine Learning a un bambino di 9 anni?

Come spieghi il Machine Learning a un bambino di 9 anni?

Spiegare il Machine Learning e la Data Science alle menti giovani

Lo sapevi che se spieghi qualcosa in modo semplice, significa che lo conosci bene?

In realtà, questa non è una mia affermazione. So che, se conosci questa persona, sarai d’accordo con ciò.

Sì, Einstein ha detto questo.

Dopo aver letto una delle domande di intervista di Apple, ho deciso di testare questo concetto. Se mi segui da un po’ di tempo, sai bene che uno dei miei argomenti principali è il Machine Learning.

• L’etichetta BTS HYBE punta all’IA per pubblicare brani in più lingue
• 3 Differenze pratiche tra astype() e to_datetime() in Pandas
• I ricercatori di KAIST presentano FaceCLIPNeRF un flusso di lavoro di manipolazione guidato dal testo di un volto 3D utilizzando Deformable NeRF.

Ho una serie di articoli sul Machine Learning precedenti, come Statistica, Algebra Lineare. E anche sulle librerie Python che dovresti conoscere, come NumPy, Pandas, Sci-kit Learn, Matplotlib o Tensorflow.

Ma questa volta, mi dedicherò a spiegare il Machine Learning come se il mio lettore avesse 9 anni.

Ecco perché spero che questo articolo possa essere una guida eccellente per coloro che hanno 9 anni e vogliono imparare il Machine Learning.

Quindi, che cosa stiamo aspettando?

Tabella dei contenuti· Machine Learning· Sottosezioni del Machine Learning  ∘ Che cos'è il Supervised Learning?  ∘ Che cos'è il dato e le etichette?  ∘ Che cos'è l'Unsupervised Learning?  ∘ Passo 1: Andiamo a fare shopping  ∘ Passo 2: È il momento di tagliare e preparare  ∘ Passo 3: Ora è il momento di cucinare!  ∘ Passo 4: Mostra al mondo ciò che hai fatto.· Conclusioni

Che cos’è il Machine Learning?

Immagina di imparare a cucinare.

All’inizio, segui le ricette.

Più piatti prepari, migliore diventi. Inizi a capire quali ingredienti funzionano bene insieme. Il Machine Learning è simile a questo.

È un tipo di intelligenza artificiale che impara dall’esperienza.

La “macchina” impara dai dati e diventa sempre migliore nel fare previsioni o prendere decisioni.