Natapos nako ang kursong Coursera Machine Learning

Akong nahuman ang Ang kurso sa Pagkat-on sa Makina nga gitanyag sa unibersidad sa Stanford sa Coursera, ug tungod kay daghan na nga nangutana kanako sa dayag ug pribado bahin niini, gusto nako nga idetalye sa gamay kung unsa ang gihunahuna nako ug nga bisan kinsa ang magbuut nga buhaton kini nahibal-an kung unsa ang ilang makit-an.

Kini usa ka libre nga kurso sa Pagkat-on sa Makina, gitudlo ni Andrew Ng. sa higayon nga nahuman kung gusto nimo mahimo ka adunay usa ka sertipiko nga nag-endorso sa mga kaarang nga nakuha sa € 68. Gibahin kini sa 3 nga mga haligi, video, Eksam o Quizz ug ehersisyo sa programa. Kini sa English. Adunay ka mga subtitle sa daghang mga sinultian, apan ang Espanyol dili kaayo maayo ug usahay wala na sa panahon, labi ka kaayo kung ibutang nimo kini sa English.

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.

Adunay kini daghang algebra ug pila nga calculus, ug kitaa, samtang gipatin-aw ko kini, dili gyud ka kinahanglan nga mag-operate, dili nimo kinahanglan nga moabut sa mga equation, pamatud-an kini, o usba kini, maayo lang i-vector kini. Bisan kung ang imong lebel sa matematika dili maayo mahimo nimo ang kurso, apan syempre, paggugol og daghang oras sa pagtan-aw ug pagpamati sa mga video diin gipatin-aw nila ang matag termino kung giunsa kini makaimpluwensya ug kung ngano nga naa kini, lisud.

Kung wala nimo nahibal-an kung unsa kini Ang Pagkat-on sa Makina, isulti naton nga kini usa ka bahin sa Artipisyal nga Paniktik nga gipahinungod sa mga algorithm nga naghimo niining tanan gikan sa panan-aw sa makina, pagklasipikar sa spam, ubp, ug uban pa nga ninglihok.

Ang akong panan-aw nakapausab kanako. Kung gihunahuna nimo ang bahin sa kini nga mga problema, giatubang mo kini gikan sa usa ka punto sa panan-aw sa programa, gihunahuna ang mga galong, kondisyon, ug uban pa ug tinuud silang tanan gimbuhaton, gipamubu ang mga pagpaandar sa gasto, nga mahimo’g distansya taliwala sa mga punto. Mga panagna pinauyon sa mga pag-usab, ubp, ug uban pa

Sumaryo sa kurso

Mao nga sa taas kini ang mga punoan nga bahin sa kurso, gibahin sa duha, ang Gisuportahan nga bahin ug ang Wala gisuportahang bahin

Pagkat-on nga Pagkat-on

• Model ug Pag-andar sa gasto
• Gradient nga kagikan alang sa linear regression
• Regularization
• Mga Neural Networks
• Daghang klasipikasyon sa Makina ug Kernels
• Panguna nga Pagtuki sa Component (PCA)
• Ang laraw sa sistema sa Pagkat-on sa Makina
• Pagsuporta sa Mga Makina sa Vector

Dili Masaligan nga Pagkat-on

• Pagminus sa Dimensionality
• Pagpangita sa Anomaly
• Mga Sistema sa Nagrekomenda
• Dako nga Pagkat-on sa Makina sa Sakyanan

Gibiyaan ko ang mga butang apan ang pag-abut ang panguna nga butang, pagkahuman naguba ang tanan.

Alang sa praktis nga imong gigamit Matlab o Octave nga mahimo namon isulti ang Matlab OpenSource. Nahuman nako ang kurso kauban si Octave. Ingon sa gipakita sa mga nahauna nga kurso, gipili nila kini nga mga gamit tungod kay gitugotan nila ang dali nga pag-prototyp sa mga algorithm. Uban sa ubang mga gamit ang estudyante mogugol og daghang oras sa pagprograma.

Ang sigurado mao nga bisan dili kini dali, gibiyaan nila ang tanan nga andam alang kanimo aron kini matapos. Andam na nimo ang tibuuk nga palibot alang sa mga ehersisyo, mga set sa datos, mga laraw sa mga grapiko, daghang mga gimbuhaton ug mga variable nga gamiton ug kung unsa ang gibuhat sa estudyante mao ang pagpuno sa pipila ka mga linya sa mga punoan nga algorithm.

Gisubli nako, dili kini hinungdanon, labi na nga naggasto ka daghang oras sa pagtan-aw kung giunsa ang paghimo sa usa ka butang sa Octave.

Praktikal nga aplikasyon

Pagkakita mga pananglitan sa mga aplikasyon ug kung unsa ang mahimo Wala ako pagduhaduha nga kini ang kaugmaon sa industriya. Ang bisan kinsa nga kompanya magtapos sa pagpatuman mga solusyon sa pagkat-on sa makina, artipisyal nga intelihensiya o bisan unsa nga gusto naton tawagan kini aron mapaayo ang mga panagna, makontrol ang kalidad ug mapaayo ang lainlaing mga proseso sa paghimo. Hatagi'g pagtagad nga dili lang ako naghisgot bahin sa mga aplikasyon, o sa online nga kalibutan, apan bahin sa mga pisikal nga kompanya, serbisyo, produksyon, logistics, ubp.

Gawas sa nahibal-an na, ang pag-ila sa tingog, OCR, panan-aw sa kompyuter, mga maghuhubad sa sinultian,

Girekomenda ang mga sistema, panagna

Ug karon kana

Karon nga tuig ang akong ideya mao ang pagsulay nga ipatuman ang akong nahibal-an pinaagi sa paghimo og pipila nga mga gamit nga makatabang kaayo kanamo sa trabaho. Nahibal-an nako nga dili kini dali ug kinahanglan nako nga pamilyar ang akong kaugalingon sa Python ug pipila nga balangkas, maayo ang Tensor Flow, PyTorch ug usa ka librarya sama sa Numpy. Kinahanglan nako nga susihon ang merkado.

Ingon kadugangan, gusto nakong susihon ang Deep Learning nga adunay libre nga kurso nga gitanyag sa http://course.fast.ai/ ug magsugod usab sa Big Data, usa pa nga mga natad nga may kalabotan sa artipisyal nga paniktik ug Pagkat-on sa Makina ug kana usab mapuslanon kaayo kanako sa akong trabaho. Nagtan-aw ako sa espesyalista sa Daghang Data sa Coursera  adunay mga labi ka maayo apan labi ka mahal.

Kung adunay ka mga pangutana mahimo ka magbilin usa ka komento.