კურსები მანქანური სწავლების, ღრმა სწავლისა და ხელოვნური ინტელექტის შესასწავლად

კურსები მანქანური სწავლების, ღრმა სწავლის შესახებ. მონაცემთა მნიშვნელობა

ეს არის საუკეთესო რესურსები, რომლებსაც მე ვეძებ, რომ ვისწავლოთ მანქანა სწავლის, ღრმა სწავლისა და ხელოვნური ინტელექტის სხვა თემების შესახებ.

აქ არის უფასო და ფასიანი და სხვადასხვა დონის კურსები. რა თქმა უნდა, მართალია, ესპანურ ენაზე არსებობს, მაგრამ უმეტესობა ინგლისურ ენაზეა.

უფასო კურსები

Დამწყებთათვის

ამას ვყოფ მოკლე კურსებად (1 – დან 20 საათამდე). ეს არის პირველი საგანი კონტაქტისთვის.

კითხულობს

როგორ გადაიყვანოთ ცხრილი PDF- დან Excel- ში ან CSV- ში Tabula- ს საშუალებით

გაიარეთ და გადაიყვანეთ pdf CSV– ში და Excel– ში

ჩემს ქალაქში მეტეოროლოგიური ობსერვატორიის მიერ შემოთავაზებულ ისტორიულ მონაცემებს ვუყურებ ისინი მათ მხოლოდ გრაფიკულად სთავაზობენ და ჩამოტვირთვისთვის როგორც PDF. არ მესმის, რატომ არ გიშვებენ csv- ში გადმოსაწერად, რაც ბევრად უფრო სასარგებლო იქნება ყველასთვის.

ასე რომ, მე ვეძებდი ერთს გამოსავალია ეს ცხრილები pdf- დან csv- ზე გადასასვლელად ან თუ ვინმეს სურს Excel ან Libre Office ფორმატის შექმნა. მე მომწონს csv, რადგან csv– ით თქვენ ყველაფერს აკეთებთ, რაც შეგიძლიათ გაუმკლავდეთ მას python– ით და მისი ბიბლიოთეკებით, ან შეგიძლიათ მარტივად შემოიტანოთ იგი ნებისმიერ ცხრილში.

რადგან იდეა არის ავტომატიზირებული პროცესის მიღწევა, მე მსურს სკრიპტი ვიმუშაო Python– ზე და სწორედ აქ შემოდის ტაბულა.

კითხულობს

ანაკონდას სახელმძღვანელო: რა არის ეს, როგორ დააყენოთ იგი და როგორ გამოვიყენოთ იგი

ანაკონდას მონაცემთა მეცნიერება, დიდი მონაცემები და პიტო, R განაწილება

ამ სტატიაში ვტოვებ ა ანაკონდას ინსტალაციის სახელმძღვანელო და როგორ გამოიყენოთ თქვენი Conda პაკეტის მენეჯერი. ამით ჩვენ შეგვიძლია შევქმნათ python და R– ის განვითარების გარემო, ჩვენთვის სასურველი ბიბლიოთეკებით. ძალიან საინტერესოა, რომ დაიწყოთ ავტომატური სწავლა, მონაცემთა ანალიზი და Python– ით პროგრამირება.

Anaconda არის Python და R პროგრამირების ენების უფასო და ღია წყაროების დისტრიბუცია, რომლებიც ფართოდ გამოიყენება სამეცნიერო გამოთვლა (მონაცემთა მეცნიერება მონაცემთა მეცნიერება, მანქანური სწავლება, მეცნიერება, ინჟინერია, პროგნოზირებადი ანალიტიკა, დიდი მონაცემები და ა.შ.).

იგი ერთდროულად აყენებს ამ დისციპლინებში ფართოდ გამოყენებულ პროგრამების დიდ რაოდენობას, ნაცვლად იმისა, რომ მათ სათითაოდ დააინსტალიროთ. . 1400-ზე მეტი და ეს ყველაზე ხშირად გამოიყენება ამ დისციპლინებში. Რამდენიმე მაგალითი

  • ნაგავი
  • პანდა
  • ტენზორული
  • H20.ai
  • მორიგი
  • იუპიტერი
  • დასს
  • OpenCV
  • MatplotLib

კითხულობს

როგორ დააყენოთ Keras და TensorFlow Ubuntu– ზე backend– დან

როგორ დააყენოთ keras ubuntu- ზე

დასრულების შემდეგ მანქანური სწავლების კურსი, ვეძებდი სად უნდა გამეგრძელებინა. Octave / Matlab– ის პროტოტიპების კურსში გამოყენებული განვითარების გარემო არ არის ის, რასაც ადამიანები იყენებენ, ასე რომ თქვენ უნდა გადახტოთ რაიმე უფრო მაღალ ხარისხს. იმ კანდიდატებს შორის, ვინც ყველაზე მეტად ჩემთვის არის რეკომენდებული, არის Keras, იყენებს უკანა მხარეს TensorFlow. მე არ ვაპირებ განვიხილო, არის თუ არა უკეთესი კერასი სხვა ინსტრუმენტებზე ან ჩარჩოებზე, ან აირჩიოს თუ არა TensorFlow ან Theano. მე უბრალოდ ავხსნი როგორ შეიძლება მისი დაინსტალირება Ubuntu- ში.

პირველი, მე შევეცადე დამეყენებინა ოფიციალური გვერდების დოკუმენტაციიდან და ეს შეუძლებელი იყო, ყოველთვის მქონდა შეცდომა, გადაუჭრელი კითხვა. ბოლოს ვეძებ კონკრეტული გაკვეთილები, თუ როგორ უნდა დააყენოთ keras Ubuntu- ში და მაინც გავატარე ორი დღე ღამის დიდი დრო. ბოლოს მივაღწიე მას და მიგატოვებ თუ როგორ მოვიქეცი, თუ შეიძლება გზა გაგიხსნათ.

ვინაიდან ვიცავთ ვებგვერდების მიერ რეკომენდებულ ნაბიჯებს, რომლებსაც სახელმძღვანელოდან ბოლოს გიტოვებთ წყაროებიდან, ჩვენ ვაყენებთ PIP- ს დაყენებას, რომელიც მე არ მქონდა, პაკეტების სამართავად. pip linux– ში ეს არის, რომ პაიტონში დაწერილი პაკეტის მართვის სისტემაა.

sudo apt-get ინსტალაცია python3-pip sudo apt ინსტალაცია python-pip

კითხულობს

მე დავამთავრე Coursera Machine Learning კურსი

მე დავამთავრე Coursera Machine Learning კურსი

მე დავამთავრე სტენფორდის უნივერსიტეტის მიერ შემოთავაზებული მანქანური სწავლების კურსი კურსერაზედა რადგან იქ უკვე რამდენიმე არის, ვინც ღიად და პირადად მკითხა ამის შესახებ, მინდოდა კიდევ უფრო დაწვრილებით განეკუთვნებინა ის, რაც მეჩვენებოდა და რომ ვინც გადაწყვეტს ამის გაკეთებას, იცის რას აპირებს.

ეს უფასო კურსი მანქანური სწავლების შესახებ, ასწავლიდა ენდრიუ ნგ. ერთხელ დასრულების შემთხვევაში, თუ გსურთ, შეგიძლიათ გქონდეთ სერთიფიკატი, რომელიც ადასტურებს 68 ევროდ მიღებულ უნარებს. იგი დაყოფილია 3 საყრდენად, ვიდეოებად, გამოცდებზე ან ქვიზზე და პროგრამირების სავარჯიშოებად. ინგლისურად არის. თქვენ გაქვთ სუბტიტრები რამდენიმე ენაზე, მაგრამ ესპანური არ არის ძალიან კარგი და ზოგჯერ ისინი მოძველებულია, ბევრად უკეთესი, თუ მათ ინგლისურად დააყენებთ.

საკმაოდ თეორიულია. მაგრამ შეიძლება სწორედ ამიტომ, როგორც ჩანს, ეს კარგი გზაა დასაწყებად, რადგან თქვენ არა მხოლოდ ისწავლით რა უნდა გააკეთოთ, არამედ რატომ აკეთებთ ამას.

კითხულობს