لقد انتهيت للتو من دورة المطورين دورة Google Machine Learning Crash. دورة تمهيدية ، حيث يقدمون لك المفاهيم الأساسية ويطلعون على أمثلة للتطبيقات الحقيقية باستخدام TensorFlow. هذه الأمثلة هي التي شجعتني على القيام بذلك.
Crash مقابل التعلم الآلي Coursera
إنها دورة أبسط بكثير من مسار تعلم الآلة كورسيرا وأكثر عملية. لنفترض أن دورة Coursera تركز على فهمك لكيفية عمل الخوارزميات رياضيًا بينما في Crash من Google ، تشبه هذه الخوارزميات تقريبًا الصناديق السوداء ، فهي تقدم لك شرحًا بسيطًا وتعلمك كيفية تنفيذها باستخدام Tensor Flow.
وهذا هو الاختلاف الكبير. على الرغم من أن دورة Google التدريبية تشرح بعمق أقل المفاهيم والخوارزميات المختلفة للتعلم الآلي ، فإنها تعلمنا كيفية تطبيقها والبدء في استخدام TensorFlow و Keras.
يتم الانتهاء من جميع التمارين مع جوجل كولاب، والتي تم إعداد بيئة التطوير بها بالفعل. إنه فرق كبير مع دورة Cursera التي تعمل مع Matalab أو Octave لتنفيذ الخوارزميات. لكنك لا ترى أي شيء من Tensorflow أو كيفية حل مشكلة حقيقية.
نقلا عن تعليقي في مراجعة تلك الدورة
إنه نظري تمامًا. ولكن ربما لهذا السبب يبدو أنها طريقة جيدة للبدء لأنك لن تتعلم فقط ما يجب فعله ولكن لماذا تفعله.
- متى تختار خوارزمية أو أخرى.
- كيفية اختيار وتحديد المعلمات المختلفة.
- ما هي المشاكل التي يمكن أن تنشأ مع الخوارزميات وخاصة التدابير التي يجب اتخاذها.
يمكن إجراء دورة Crash للتعلم الآلي من Google حتى إذا لم يكن لديك مستوى عالٍ من الرياضيات ، فإن Coursera من Andrew Ng لا
جدول الأعمال: ما يظهر في الدورة
أولاً ، تبدأ بشرح ما هو "التعلم الآلي" والمفاهيم الأساسية وأنواع المشاكل. وبذلك حان الوقت للحديث عن النقاط التالية. اغفر أن هناك الكثير من المصطلحات في اللغة الإنجليزية ، لكن الدورة باللغة الإنجليزية (على الرغم من سهولة متابعتها) والعديد من المفاتيح إما لا تحتوي على ترجمة ، أو عند ترجمتها تفقد المعنى ، لأنه في السياق يقول الجميع في تعلم الآلة وفي جميع المواقع باللغة الإنجليزية.
- الانحدار الخطي أو الانحدار الخطي
- الخسارة التربيعية: دالة خسارة شائعة
- التدرج للأسفل والانحدار العشوائي للأسفل
- معدل التعلم أو معدل التعلم.
- تعميم
- Overfitting
- مجموعة التحقق من الصحة
- ميزة العبور مع المتجهات المتجهية الساخنة
- Nolinearialities
- التنظيم (البساطة والتباين) (L1 و L2)
- الانحدار اللوجستي
- تصنيف
- الدقة والدقة والاستدعاء
- منحنى ROC والجامعة الأمريكية بالقاهرة
- الشبكات العصبية (تدريب ، One vs All ، Softmax)
- التضمينات
كما قلت ، إنه يعمل مع Google Colab.
لمن هو
إذا كنت تبدأ وتريد أن تتعلم تنفيذ أمثلة بسيطة. إنها طريقة جيدة للبدء.
هناك 15 ساعة بالطبع يمكنك القيام بها وفقًا لسرعتك الخاصة ، وعلى الرغم من وجود تمارين ، إلا أنك لست بحاجة إلى إجراء عمليات تسليم أو اجتياز أي اختبارات.
الدورة مجانية.
فماذا الآن؟
نظرًا لأنها سريعة ، سألقي نظرة بالتأكيد على الباقي لديهم على Google.
بالإضافة إلى الاستمرار في اختبار بعض الدورات التي تركناها في القائمة لنرى كيف هم وإذا فعلت شيئًا جادًا هو بالفعل أكثر تقدمًا.
لدي مشروع جاد لإنشاء أداة في العمل وما أحتاجه الآن هو البدء في تطبيق كل ما تعلمته في هذا الوقت ومحاربة المشاكل الحقيقية.
سأستمر في الإبلاغ عن تقدمي على المدونة.
