掌握常见的监督学习算法如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等,以及无监督学习算法如聚类、降维等。
掌握卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等深度学习算法的原理和应用。
可以从以下方面入手:4. 学习数据处理和可视化
掌握数据清洗、数据预处理、特征工程等基本技能,以及常用的数据可视化工具如Matplotlib、Seaborn等。
掌握自然语言处理的基本概念和技术,如分词、词性标注、命名实体识别、情感分析等,以及常用的自然语言处理工具如NLTK、SpaCy等。
掌握图像处理、特征提取、目标检测、图像分割等基本技能,以及常用的计算机视觉工具如OpenCV、PyTorch等。
掌握马尔可夫决策过程、值函数、策略梯度等基本概念和算法,以及常用的强化学习框架如OpenAI Gym、RLlib等。
进行研究和创新需要具备科学研究的基本方法和技能,掌握论文阅读、实验设计、数据分析等技能,以及具备创新思维和实践能力。
掌握深度学习和强化学习的基础知识,了解深度强化学习的应用和算法,如深度Q网络、策略梯度等。
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