Kursa Kêşanê ya Fêrbûna Makîneyê

Nirxandin û raya qursa fêrbûna makîneya google -ê

Min tenê qursa pêşdebiran ji bo kir Kursa Qezayê ya Fêrbûna Makîneya Google. Kursek danasînê, ku ew bingehan didin we û nimûneyên pêkanînên rastîn ên bi TensorFlow re dibînin. Van mînakan ev in ku min teşwîq kir ku ez wiya bikim.

Crash vs Machine Learning Coursera

Ew qursek ji ya wê pir hêsantir e Coursera Machine Learning û bêtir pratîkî. Werin em bêjin ku qursa Coursera balê dikişîne ser we çawa algorîtmayan bi matematîkî dixebitin dema ku di Google's Crash de ew algorîtmayên hema hema mîna qutiyên reş in, ew ravekirinek piçûk didin we û hînî we dikin ku meriv wê çawa bi Tensor Flow re bicîh tîne.

This ev cûdahiya mezin e. Kursa Google -ê, her çend têgih û algorîtmayên cihêreng ên Fêrbûna Makîneyê bi kûrahiyek pir hindik vebêje jî, me fêr dike ku em wan bicîh bînin û dest bi karanîna TensorFlow û Keras bikin.

Hemî temrîn bi têne kirin google colab, bi ya ku me berê hawîrdora pêşkeftinê amade kiriye. Bi qursa Cursera ya ku bi Matalab an Octave re dixebite cûdahiyek mezin heye ku algorîtmayan bicîh bike. Lê hûn ji Tensorflow tiştek nabînin an meriv çawa pirsgirêkek rastîn çareser dike.

Di nirxandina wê qursê de şîroveya min vegot

Ew pir teorîk e. Lê dibe ku ji ber vê yekê wusa wekî destpêkek awayek baş xuya dike ji ber ku hûn ne tenê fêr nabin ku çi bikin lê çima hûn wiya dikin.

- Kengê yek algorîtmayek an yekê din hilbijêrin.

- Meriv çawa pîvanên cihêreng hilbijêre û destnîşan dike.

- Bi algorîtmayan re çi pirsgirêk derdikevin û nemaze çi tedbîr têne girtin.

Kursa Fêrbûna Makîneya Google ya Crash dikare were kirin heya ku hûn astek matematîkê ya weya bilind tune be, ya Andrew Ng's Coursera tune

Rojev: Tiştê ku di qursê de tê dîtin

qursa destpêkî ya fêrbûna makîneyê

Pêşîn, hûn bi ravekirinek fêrbûna Makîneyê, têgînên sereke û celebên pirsgirêkan dest pê dikin. With bi vê re, dem tê ku meriv li ser xalên jêrîn biaxive. Bibexşînin ku bi îngilîzî gelek term hene, lê qurs bi îngilîzî ye (her çend şopandina wê pir hêsan e jî) û gelek mifteyan an werger tune, an jî dema werger têgihîştina xwe winda dike, ji ber ku di çarçoveyê de ya Fêrbûna Makîneyê her kes û di hemî malperan de wan bi Englishngilîzî dibêjin.

  • Paşveçûna Xêzkî an Paşveçûna Xêzkî
  • Windakirina çargoşe: fonksiyonek windabûna populer
  • Gradient Down û Gradient Stochastic Down
  • Rêjeya fêrbûnê an rêjeya fêrbûnê.
  • Giştîkirin
  • Overfitting
  • set Validation
  • Derbasbûna taybetmendiyê bi vektorên yek-germ ên derbasbûnê
  • Nolinearialities
  • Rêkûpêkbûn (sade û kêmasî) (L1 û L2)
  • Paşveçûna lojîstîkî
  • Dabeşkirin
  • Rastî, rastbûn û Bîrveanîn
  • ROC Curve û AUC
  • Torên neuralî (Perwerde, Yek vs Hemî, Softmax)
  • Embeddings

Wekî ku min got, ew bi Google Colab re dixebite.

Ji bo kê ye

Ger hûn nû dest pê dikin û dixwazin fêr bibin ka meriv çawa nimûneyên hêsan bicîh tîne. Ew awayek baş e ku meriv dest pê bike.

Bê guman 15 demjimêr hene ku hûn dikarin bi leza xwe bikin, û her çend werzîş jî hene hûn ne hewce ne ku radest bikin an ceribandinan derbas bikin.

Kurs belaş e.

Now niha ew?

Ji ber ku ew bilez in, ez ê bê guman li yên mayî yên ku li ser Google -ê hene binihêrim.

Ji bilî berdewamkirina ceribandina hin ji qursên ku me di navnîşê de hiştine ji bo dîtina ka ew çawa ne û ger ez hinekî bi cidî bikim ku jixwe pêşkeftîtir e.

Projeyek min a ciddî heye ji bo afirandina amûrek li ser kar û ya ku ez naha hewce me ev e ku ez dest bi sepandina her tiştê ku ez di vê demê de fêr bûm bikim û bi pirsgirêkên rastîn re şer bikim.

Ez ê pêşkeftina xwe li ser tevnvîsê ragihînim.

Leave a comment