Mwen jis te fè kou a pwomotè pou Google Machine Learning kou aksidan. Yon kou entwodiksyon, kote yo ba ou konsèp debaz yo ak wè egzanp aplikasyon reyèl ak TensorFlow. Egzanp sa yo se sa ki ankouraje m 'fè sa.
Crash vs Machine Learning Coursera
Li se yon kou pi senp pase sa yo ki an Coursera Machine Learning ak plis pratik. Ann di ke kou a Coursera konsantre sou ou konprann ki jan algoritm travay matematik pandan ke yo nan aksidan Google la sa yo algoritm yo prèske tankou bwat nwa yo, yo ba ou yon ti eksplikasyon epi anseye ou aplike li ak Tensor Flow.
Lè sa a se gwo diferans lan. Kou a Google, malgre eksplike nan anpil mwens pwofondè konsèp yo diferan ak algorithm nan aprantisaj machin, anseye nou pou aplike pou yo epi yo kòmanse lè l sèvi avèk TensorFlow ak Keras.
Tout egzèsis yo fè avèk yo google kolab, ak ki nou deja gen anviwònman an devlopman prepare. Li se yon gwo diferans ak kou a Cursera ki travay ak Matalab oswa Oktav aplike algorithm yo. Men, ou pa wè anyen ki soti nan Tensorflow oswa ki jan yo rezoud yon pwoblèm reyèl.
Site kòmantè mwen an nan revizyon an nan kou sa a
Li byen teyorik. Men, petèt se poutèt sa li sanble tankou yon bon fason pou kòmanse paske ou pa sèlman pral aprann kisa w dwe fè, men poukisa ou fè li.
- Lè yo chwazi yon algorithm oswa yon lòt.
- Ki jan yo chwazi ak defini paramèt yo diferan.
- Ki pwoblèm ki ka leve ak algoritm yo e sitou ki mezi pou pran.
Ou ka fè kou aprantisaj machin Google la menm si ou pa gen yon wo nivo de matematik, Coursera Andre Ng a pa
Agenda: Ki sa ki wè nan kou an
Premyèman, ou kòmanse ak yon eksplikasyon sou sa ki aprantisaj machin se, konsèp prensipal yo ak kalite pwoblèm. Se avèk sa a, li lè yo pale sou pwen sa yo. Padonnen ke gen yon anpil nan tèm nan lang angle, men kou a se nan lang angle (byenke li trè fasil yo swiv li) ak anpil nan kle yo swa pa gen yon tradiksyon, oswa lè tradui li pèdi siyifikasyon, paske nan kontèks la nan Machine Learning tout moun ak nan tout sit sa yo di yo nan lang angle.
- Regresyon lineyè oswa regressyon lineyè
- Kare pèt: yon fonksyon pèt popilè
- Gradyan desann ak gradyan stokastik desann
- To aprantisaj oswa pousantaj aprantisaj.
- Jeneralizasyon
- Twòp
- Validasyon mete
- Karakteristik travèse ak travèse yon sèl-cho vektè yo
- Nolinearialities
- Regilarizasyon (senplisite ak rate) (L1 ak L2)
- Retou annaryè lojistik
- Klasifikasyon
- Presizyon, presizyon ak Rapèl
- ROC koub ak AUC
- Rezo neral (Fòmasyon, Youn vs Tout, Softmax)
- Embeddings
Kòm mwen te di, li travay ak Google Colab.
Pou ki moun li ye
Si w ap kòmanse epi ou vle aprann aplike egzanp ki senp. Li se yon bon fason yo kòmanse.
Gen 15 èdtan nan kou ke ou ka fè nan pwòp vitès ou, e byenke gen egzèsis ou pa bezwen fè livrezon oswa pase nenpòt tès yo.
Kou a gratis.
Epi, koulye a?
Kòm yo vit, mwen pral siman gade nan rès la yo gen sou Google.
Anplis de sa nan kontinye teste kèk nan la kou ke nou te kite nan lis la yo wè ki jan yo ye epi si mwen fè yon bagay seryezman ki deja pi avanse.
Mwen gen yon pwojè serye sou pye pou kreyasyon yon zouti nan travay ak sa mwen bezwen kounye a se kòmanse aplike tout bagay mwen te aprann nan tan sa a ak goumen ak pwoblèm yo reyèl.
Mwen pral kontinye rapòte pwogrè mwen sou blog la.
