Masine learen crash kursus

Beoardielje en miening oer machine learning Google -kursus

Ik haw krekt de ûntwikkelderskursus dien foar Google Machine Learning Crash Course. In ynliedingskursus, wêr't se jo de basisbegrippen jouwe en foarbylden sjogge fan echte ymplementaasjes mei TensorFlow. Dizze foarbylden binne wat my oanmoedige om dit te dwaan.

Crash vs Machine Learning Coursera

It is in folle ienfâldiger kursus dan dy fan Coursera Machine Learning en mear praktysk. Litte wy sizze dat de Coursera -kursus him rjochtet op jo te begripen hoe't algoritmen wiskundich wurkje, wylst yn Google's Crash dy algoritmen hast as swarte doazen binne, jouwe se jo in bytsje útlis en learje jo it te implementearjen mei Tensor Flow.

En dit is it grutte ferskil. De kursus fan Google, nettsjinsteande yn folle minder djipte de ferskate konsepten en algoritmen fan Machine Learning te ferklearjen, leart ús se toe te passen en te begjinnen mei TensorFlow en Keras.

Alle oefeningen wurde dien mei google colab, wêrmei wy de ûntwikkelingsomjouwing al hawwe taret. It is in grut ferskil mei de Cursera -kursus dy't wurket mei Matalab of Octave om de algoritmen te ymplementearjen. Mar jo sjogge neat fan Tensorflow of hoe't jo in echt probleem oplosse.

Myn kommentaar oanhelje yn 'e resinsje fan dy kursus

It is frij teoretysk. Mar miskien dêrom liket it in goede manier om te begjinnen, om't jo net allinich leare wat jo moatte dwaan, mar wêrom jo it dogge.

- Wannear om it ien of oare algoritme te kiezen.

- Hoe kinne jo de ferskate parameters kieze en definiearje.

- Hokker problemen kinne ûntstean mei de algoritmen en foaral hokker maatregels te nimmen.

Jo kinne de kursus Crash Machine Learning fan Google dwaan, sels as jo gjin heech wiskundenivo hawwe, hat Coursera fan Andrew Ng dat net

Aginda: Wat wurdt sjoen yn 'e kursus

ynliedingskursus foar masine learen

Earst begjinne jo mei in útlis oer wat Machine Learning is, haadbegrippen en soarten problemen. En mei dit is it tiid om te praten oer de folgjende punten. Ferjou dat d'r in protte term yn it Ingelsk is, mar de kursus is yn it Ingelsk (hoewol it heul maklik is om it te folgjen) en in protte fan 'e toetsen hawwe of gjin oersetting, of as oerset, ferliest it betsjutting, om't yn' e kontekst fan Machine Learning elkenien en op alle siden sizze se yn it Ingelsk.

  • Lineêre regresje as lineêre regresje
  • Fjouwerkant ferlies: in populêre ferliesfunksje
  • Gradient Down en Gradient Down Stochastysk
  • Learsnelheid as learsnelheid.
  • Generalisaasje
  • Overfitting
  • Validaasje ynsteld
  • Funksje oergong mei de krusing ien-hot fektoaren
  • Nolinearialities
  • Regularisaasje (ienfâld en sparcity) (L1 en L2)
  • Logistyske regression
  • Klassifikaasje
  • Krektens, presyzje en opnij
  • ROC -kromme en AUC
  • Neurale netwurken (Training, One vs All, Softmax)
  • Ynbêdingen

Lykas ik sei, wurket it mei Google Colab.

Foar wa't it is

As jo ​​begjinne en wolle leare om ienfâldige foarbylden út te fieren. It is in goede manier om te begjinnen.

D'r binne fansels 15 oeren dy't jo yn jo eigen tempo kinne dwaan, en hoewol d'r oefeningen binne, hoege jo gjin leveringen te meitsjen of testen te trochjaan.

De kursus is fergees.

En no dat?

Omdat se fluch binne, sil ik grif sjen nei de rest dy't se op Google hawwe.

Neist it trochgean mei testen fan guon fan 'e kursussen dy't wy yn 'e list hawwe litten om te sjen hoe't se binne en as ik wat serieus doch dat al mear avansearre is.

Ik haw in serieus projekt oan 'e gong foar it meitsjen fan in ark op it wurk en wat ik no nedich is om alles te begjinnen dat ik yn dizze tiid haw leard en te fjochtsjen mei de echte problemen.

Ik sil myn fuortgong op it blog bliuwe melde.

Leave a comment