Мен әзірлеуші курсын өткіздім Google Machine Learning апаттық курсы. Кіріспе курс, онда олар сізге негізгі ұғымдарды береді және TensorFlow көмегімен нақты іске асыру мысалдарын көреді. Бұл мысалдар мені соған талпындырды.
Crash vs. Machine Learning Coursera
Бұл курсқа қарағанда әлдеқайда қарапайым курс Coursera Machine Learning және одан да практикалық. Айталық, Coursera курсы сізге алгоритмдердің математикалық түрде қалай жұмыс істейтінін түсінуге бағытталған, ал Google Crash кезінде бұл алгоритмдер қара жәшіктерге ұқсайды, олар сізге кішкене түсініктеме береді және оны Tensor Flow көмегімен іске асыруға үйретеді.
Және бұл үлкен айырмашылық. Google курсы, машиналық оқытудың әр түрлі түсініктері мен алгоритмдерін біршама тереңірек түсіндіргеніне қарамастан, оларды қолдануға және TensorFlow пен Keras -ты қолдануды үйретеді.
Барлық жаттығулар көмегімен жасалады google colab, оның көмегімен бізде әзірлеу ортасы дайын. Бұл алгоритмдерді енгізу үшін Matalab немесе Octave -мен жұмыс істейтін Cursera курсының үлкен айырмашылығы. Бірақ сіз Tensorflow немесе нақты мәселені қалай шешуге болатынын көрмейсіз.
Осы курсты шолуда менің пікірімді келтіре отырып
Бұл өте теориялық. Мүмкін, сондықтан да бастаудың жақсы тәсілі сияқты көрінуі мүмкін, өйткені сіз не істеу керектігін біліп қана қоймай, оны не үшін жасайсыз.
- Бір немесе басқа алгоритмді қашан таңдау керек.
- Әр түрлі параметрлерді қалай таңдауға және анықтауға болады.
- Алгоритмде қандай проблемалар туындауы мүмкін және әсіресе қандай шаралар қолдану керек.
Google -дан Machine Learning Crash курсын математиканың жоғары деңгейі болмаса да жүргізуге болады, Эндрю Нг Coursera жоқ.
Күн тәртібі: Курста не көрінеді
Біріншіден, сіз Machine Learning дегеніміз не, негізгі түсініктер мен мәселелердің түрлерін түсіндіруден бастайсыз. Сонымен, келесі тармақтар туралы айтатын кез келді. Ағылшын тілінде термин көп екенін кешіріңіз, бірақ курс ағылшын тілінде (бірақ оны орындау өте оңай) және көптеген кілттердің аудармасы жоқ, немесе аударылған кезде мағынасы жоғалады, себебі контексте Machine Learning барлығында және барлық сайттарда оларды ағылшын тілінде айтады.
- Сызықтық регрессия немесе сызықтық регрессия
- Квадраттық жоғалту: танымал жоғалту функциясы
- Gradient Down және Gradient Down стохастикалық
- Оқу деңгейі немесе оқу деңгейі.
- Жалпылау
- Артық қондыру
- Тексеру жиынтығы
- Бір қызу векторларының қиылысуымен өтудің ерекшелігі
- Нолинариалдылықтар
- Реттеу (қарапайымдылық пен сиректік) (L1 және L2)
- Логистикалық регрессия
- Жіктеу
- Дәлдік, дәлдік және еске түсіру
- ROC қисығы мен AUC
- Нейрондық желілер (Тренинг, One vs All, Softmax)
- Енгізулер
Мен айтқанымдай, бұл Google Colab -пен жұмыс істейді.
Бұл кім үшін
Егер сіз қарапайым мысалдарды енгізуді үйренгіңіз келсе. Бұл бастау үшін жақсы әдіс.
Әрине, сіз өзіңіздің қарқынмен жасай алатын 15 сағат бар, және жаттығулар бар болса да, сізге жеткізілім немесе кез келген сынақтан өту қажет емес.
Курс ақысыз.
Ал енді?
Олар жылдам болғандықтан, мен олардың Google -да қалғанын міндетті түрде қараймын.
Кейбір тестілеуді жалғастырудан басқа біз тізімде қалдырған курстар олардың жағдайын білу үшін және егер мен неғұрлым байсалды нәрсе жасасам.
Менде жұмыста құрал жасау үшін маңызды жоба бар, және маған қажет нәрсе - осы уақыт ішінде білгенімді қолдануды бастау және нақты мәселелермен күресу.
Мен блогтағы жетістіктерімді хабарлауды жалғастырамын.
