Ég fór bara á forritaranámskeiðið fyrir Hrunanámskeið Google Machine Learning. Inngangsnámskeið þar sem þau gefa þér grunnhugtökin og sjá dæmi um raunverulegar útfærslur með TensorFlow. Þessi dæmi eru það sem hafa hvatt mig til þess.
Crash vs Machine Learning Coursera
Það er miklu einfaldara námskeið en það Coursera vélanám og meira hagnýtt. Segjum að Coursera námskeiðið leggi áherslu á að þú skiljir hvernig reiknirit virka stærðfræðilega en í Hrun Google eru þessir reikniritir næstum eins og svartir reitir, þeir gefa þér smá útskýringu og kenna þér að útfæra það með Tensor Flow.
Og þetta er stóri munurinn. Námskeiðið í Google, þrátt fyrir að útskýra miklu minna ítarlega mismunandi hugtök og reiknirit vélarnáms, kennir okkur að nota þau og byrja að nota TensorFlow og Keras.
Allar æfingar eru gerðar með google colab, sem við höfum þegar undirbúningsþróunarumhverfið fyrir. Það er mikill munur á Cursera námskeiðinu sem vinnur með Matalab eða Octave til að útfæra reikniritin. En þú sérð ekkert frá Tensorflow eða hvernig á að leysa raunverulegt vandamál.
Vitna í athugasemd mína í endurskoðun á því námskeiði
Það er alveg fræðilegt. En kannski þess vegna virðist það vera góð leið til að byrja því þú ætlar ekki aðeins að læra hvað þú átt að gera heldur af hverju þú gerir það.
- Hvenær á að velja einn reiknirit eða annan.
- Hvernig á að velja og skilgreina mismunandi breytur.
- Hvaða vandamál geta komið upp með reikniritunum og sérstaklega hvaða ráðstafanir á að grípa til.
Þú getur haldið námskeið í Crash Machine Learning hjá Google, jafnvel þótt þú hafir ekki mikla stærðfræði, þá hefur Coursera Andrew Ng ekki
Dagskrá: Það sem sést á námskeiðinu
Í fyrsta lagi byrjar þú á útskýringu á því hvað vélanám er, helstu hugtök og tegundir vandamála. Og með þessu er kominn tími til að tala um eftirfarandi atriði. Fyrirgefðu að það er mikið hugtak í ensku, en námskeiðið er á ensku (þó að það sé mjög auðvelt að fylgja því) og margir lyklanna hafa annaðhvort ekki þýðingu, eða þegar þeir þýða missir það merkingu, því í samhengi af Machine Learning öllum og á öllum vefsvæðum segja þau á ensku.
- Línuleg afturför eða línuleg afturför
- Kvaðrat tap: vinsæl tapaðgerð
- Gradient Down og Gradient Stochastic Down
- Námshraði eða námshraði.
- Alhæfing
- Ofmátun
- Staðfesting sett
- Lögunarkross með hitaveikjum sem fara yfir
- Nolinearialities
- Reglugerð (einfaldleiki og fábrot) (L1 og L2)
- Logísk afturför
- Flokkun
- Nákvæmni, nákvæmni og innköllun
- ROC Curve og AUC
- Taugakerfi (þjálfun, einn á móti öllum, softmax)
- Innfellingar
Eins og ég sagði, það virkar með Google Colab.
Fyrir hvern það er
Ef þú ert að byrja og vilt læra að útfæra einföld dæmi. Það er góð leið til að byrja.
Það eru auðvitað 15 tímar sem þú getur gert á þínum hraða, og þó að það séu æfingar þarftu ekki að skila eða standast próf.
Námskeiðið er ókeypis.
Og nú það?
Þar sem þeir eru fljótir mun ég örugglega skoða restina sem þeir hafa á Google.
Auk þess að halda áfram að prófa nokkrar af námskeið sem við eigum eftir á listanum að sjá hvernig þeir eru og ef ég geri eitthvað alvarlega sem er nú þegar lengra komið.
Ég er með alvarlegt verkefni í gangi við að búa til tæki í vinnunni og það sem ég þarf núna er að byrja að nota allt sem ég hef lært á þessum tíma og að berjast við raunveruleg vandamál.
Ég mun halda áfram að tilkynna framvindu mína á blogginu.
