Machine Learning Crash Kurso

Pagribyu ug opinyon sa pagkat-on sa makina nga kurso sa google

Gibuhat ra nako ang kurso sa developer Kurso sa Pag-crash sa Pagkat-on sa Google Machine. Usa ka pasiuna nga kurso, diin hatagan ka nila mga sukaranan ug makita ang mga pananglitan sa tinuud nga pagpatuman sa TensorFlow. Kini nga mga pananglitan mao ang nakapadasig kanako nga buhaton kini.

Pag-crash vs Machine Learning Coursera

Kini usa ka labi ka yano nga kurso kaysa sa Pagkat-on sa Coursera Machine ug labi ka praktikal. Isulti naton nga ang kurso nga Coursera naka-focus kanimo nga masabtan kung giunsa ang pagtrabaho sa algorithm nga matematika samtang ang Crash sa Google kana nga mga algorithm hapit sama sa mga itom nga kahon, hatagan ka nila gamay nga pagpatin-aw ug tudloan ka nga ipatuman kini sa Tensor Flow.

Ug kini ang dakong kalainan. Ang kurso sa Google, bisan pa gipatin-aw sa labi ka kalalom ang lainlaing mga konsepto ug algorithm sa Pagkat-on sa Makina, nagtudlo kanamo sa paggamit niini ug magsugod sa paggamit sa TensorFlow ug Keras.

Tanan nga ehersisyo nahuman na google colab, nga niini naandam na ang kalikopan sa pag-uswag. Kini usa ka dako nga kalainan sa kurso nga Cursera nga kauban sa Matalab o Octave aron ipatuman ang mga algorithm. Apan wala ka kakita bisan unsa gikan sa Tensorflow o kung unsaon pagsulbad ang usa ka tinuud nga problema.

Ang pagkutlo sa akong komento sa pagsusi sa kana nga kurso

Medyo teoretikal kini. Bisan pa tingali kana ang hinungdan nga ingon kini us aka maayong paagi aron magsugod ka tungod kay dili ka lang mahibal-an kung unsa ang buhaton apan kung giunsa nimo kini gibuhat.

- Kanus-a mopili usa ka algorithm o lain pa.

- Giunsa pagpili ug ipasabut ang lainlaing mga parameter.

- Unsang mga problema ang mahimong motumaw sa mga algorithm ug labi na kung unsang mga lakang ang buhaton.

Ang kurso sa Machine Learning Crash sa Google mahimo bisan kung wala ka taas nga lebel sa matematika, wala ang Coursera ni Andrew Ng

Agenda: Unsa ang nakita sa kurso

pasiuna nga kurso sa pagkat-on sa makina

Una, magsugod ka sa usa ka pagpatin-aw kung unsa ang Pagkat-on sa Makina, panguna nga mga konsepto ug lahi sa mga problema. Ug uban niini, panahon na aron mahisgutan ang mga mosunud nga punto. Pasayloa nga adunay daghang termino sa English, apan ang kurso naa sa English (bisan kung dali kaayo kini sundon) ug daghan sa mga yawi bisan wala’y hubad, o kung gihubad wala’y kahulugan, tungod kay sa konteksto sa Pagkat-on sa Makina sa tanan ug sa tanan nga mga site giingon kini sa English.

  • Linear Regression o Linear Regression
  • Kuwadro nga pagkawala: us aka popular nga function sa pagkawala
  • Gradient Down ug Gradient Stochastic Down
  • Pagkat-on rate o rate sa pagkat-on.
  • Paglalahat
  • Sobra nga pagsul-ob
  • Gitakda ang pagpanghimatuud
  • Ang bahin sa pagtabok uban ang pagtabok sa us aka mainit nga mga vector
  • Mga Nolarariality
  • Regularization (kayano ug sparcity) (L1 ug L2)
  • Logistic regression
  • Pagklasipikar
  • Katukma, ensakto ug Hinumdomi
  • ROC Curve ug AUC
  • Mga neural network (Pagbansay, Usa kontra sa Tanan, Softmax)
  • Mga Pag-Embed

Sama sa giingon ko, kini molihok sa Google Colab.

Alang kang kinsa kini

Kung nagsugod ka ug gusto nga mahibal-an ang pagpatuman sa yano nga mga pananglitan. Maayo nga paagi aron magsugod.

Adunay 15 oras nga kurso nga mahimo nimong buhaton sa imong kaugalingon nga tulin, ug bisan adunay mga ehersisyo nga dili nimo kinahanglan buhaton aron makapadala o makapasar sa bisan unsang pagsulay.

Libre ang kurso.

Ug karon kana?

Ingon kadali sila sigurado akong tan-awon ang nahabilin nila sa Google.

Dugang pa sa pagpadayon sa pagsulay sa pipila sa mga mga kurso nga nahabilin sa lista aron makita kung kumusta sila ug kung buhaton nako ang usa ka seryoso nga butang nga labi na ka abante.

Adunay ako usa ka seryoso nga proyekto nga nagpadayon alang sa paghimo sa usa ka galamiton sa trabaho ug kung unsa ang kinahanglan nako karon mao ang pagsugod sa paggamit sa tanan nga akong nahibal-an sa kini nga oras ug aron makigsangka sa tinuud nga mga problema.

Ipadayon nako ang pagreport sa akong pag-uswag sa blog.

Déjà un comentario