Ngwaọrụ Igwe Mkpọrọ Ngwa

Nyocha na echiche nke igwe mmụta mmụta google

Emere m naanị onye nrụpụta maka Agụmakwụkwọ Ọghọm Ngwa igwe Google. Usoro nkuzi, ebe ha na -enye gị echiche ndị bụ isi wee hụ ọmụmaatụ nke mmejuputa atumatu na TensorFlow. Ihe atụ ndị a bụ ihe gbara m ume ime nke a.

Crash vs Machine Ịmụta Coursera

Ọ bụ ụzọ dị mfe karịa nke Mmụta igwe Coursera na ndị ọzọ bara uru. Ka anyị kwuo na nkuzi Coursera na -elekwasị anya n'ịghọta ka algọridim si arụ ọrụ mgbakọ na mwepụ, mgbe ọ nọ na Crash Google, algọridim ndị ahụ dị ka igbe ojii, ha na -enye gị obere nkọwa ma kuziere gị iji Tensor Flow tinye ya.

Na nke a bụ nnukwu ihe dị iche. Usoro mmụta Google, n'agbanyeghị ịkọwa n'ụzọ miri emi echiche dị iche iche na algọridim dị iche iche nke Mmụta igwe, na -akụziri anyị itinye ha n'ọrụ wee malite iji TensorFlow na Keras.

A na -eme mmega ahụ niile Nchịkọta Google, nke anyị ji kwadoo gburugburu mmepe. Ọ bụ nnukwu ọdịiche na nkuzi Cursera nke na -arụ ọrụ na Matalab ma ọ bụ Octave iji mejuputa algọridim. Mana ị hụghị ihe ọ bụla site na Tensorflow ma ọ bụ otu esi edozi ezigbo nsogbu.

Na -ehota okwu m na nyocha nke nkuzi ahụ

Ọ bụ nnọọ usoro iwu. Ma o nwere ike ịbụ ihe kpatara ya ji dị ka ụzọ dị mma isi bido n’ihi na ọ bụghị naanị na ị ga-amụta ihe ị ga-eme kama ihe mere ị ji eme ya.

- Mgbe ịhọrọ otu algọridim ma ọ bụ ọzọ.

- Otu esi ahọrọ ma kọwaa oke dị iche iche.

- Kedu nsogbu nwere ike ibilite na algọridim yana ọkachasị ihe ị ga -eme.

Enwere ike ịme nkuzi mmụta igwe igwe nke Google ọbụlagodi na ịnweghị oke mgbakọ na mwepụ, Andrew Ng's Coursera enweghị

Agenda: Ihe a na -ahụ na nkuzi a

nkuzi mmeghe maka mmụta igwe

Mbụ, ị ga -amalite site na nkọwa ihe Mmụta igwe bụ, echiche bụ isi na ụdị nsogbu. Na nke a, ọ bụ oge ikwu maka isi ihe ndị a. Gbaghara na enwere ọtụtụ okwu n'asụsụ Bekee, mana nkuzi a dị n'asụsụ Bekee (n'agbanyeghị na ọ dị mfe ịgbaso ya) na ọtụtụ igodo enweghị ntụgharị, ma ọ bụ mgbe a sụgharịrị ya enweghị isi, n'ihi na n'ihe gbara ya gburugburu nke igwe Ịmụta onye ọ bụla na saịtị niile na -ekwu ha n'asụsụ Bekee.

  • Ndahie Linear ma ọ bụ Ndaghari Linear
  • Ọnwụ squared: ọrụ mfu na -ewu ewu
  • Gradient Down na Gradient Stochastic Down
  • Ọnụ ọgụgụ mmụta ma ọ bụ ọnụego mmụta.
  • Izugbe
  • Uwe elu
  • Ntọala nkwado
  • Njirimara ịgafe ya na vector na-ekpo ọkụ
  • Ndị na -abụghị mahadum
  • Regularization (mfe na sparcity) (L1 na L2)
  • Mgbanwe logistic
  • Nhazi
  • Ezigbo, izizi na icheta
  • Usoro ROC na AUC
  • Netwọk akwara (Ọzụzụ, Otu vs Niile, Softmax)
  • Ihe mgbakwunye

Dịka m kwuru, ọ na -arụ ọrụ na Google Colab.

Maka onye ọ bụ

Ọ bụrụ na ị na -amalite ma chọọ ịmụta ka esi eme atụ ndị dị mfe. Ọ bụ ụzọ dị mma isi malite.

N'ezie, enwere awa iri na ise ị nwere ike ime n'obere aka gị, na agbanyeghị na enwere mmega, ịkwesighi ịkwanye ma ọ bụ gafere ule ọ bụla.

Ihe ọmụmụ a bụ n'efu.

Ma ugbu a, na?

Ka ha na -ebu ọnụ, m ga -eleba anya n'ihe ndị ọzọ ha nwere na Google.

Na mgbakwunye na ịnwale ụfọdụ n'ime ọmụmụ nke anyị hapụrụ na listi ahụ ịhụ ka ha dị ma ọ bụrụ na m eme ihe dị oke mkpa nke dịlarị elu.

Enwere m nnukwu ọrụ maka imepụta ngwa ọrụ na ihe m chọrọ ugbu a bụ ịmalite itinye ihe niile m mụtara n'oge a ọgụ na ịlụso ezigbo nsogbu ọgụ.

Aga m anọgide na -akọ akụkọ ọganihu m na blọgụ.

Ọ bụrụ na ị bụ onye na-enweghị izu ike dị ka anyị ma chọọ imekọ ihe ọnụ na mmezi na mmezi nke ọrụ ahụ, ị ​​nwere ike inye onyinye. Ego niile ga-aga ịzụta akwụkwọ na ihe iji nwalee ma mee nkuzi

Deja un comentario