Machine Learning Crash курсу

Google курсун машина менен үйрөнүү боюнча пикир жана пикир

Мен жөн гана иштеп чыгуучу курсун окудум Google Machine Learning Crash Курсу. Киришүү курсу, анда алар сизге негизги түшүнүктөрдү беришет жана TensorFlow менен реалдуу ишке ашыруу мисалдарын көрүшөт. Бул мисалдар мени эмне кылууга үндөдү.

Crash vs. Machine Learning Coursera

Бул ага караганда алда канча жөнөкөй курс Coursera Machine Learning жана дагы практикалык. Келгиле, Coursera курсу сизге алгоритмдер математикалык түрдө кантип иштээрин түшүнүүгө багытталган дейли, ал эми Google Crash учурунда алгоритмдер дээрлик кара кутуларга окшош, алар сизге кичине түшүндүрмө беришет жана аны Tensor Flow менен ишке ашырууну үйрөтүшөт.

Жана бул чоң айырма. Google курсу, Machine Learningтин ар кандай түшүнүктөрүн жана алгоритмдерин бир аз тереңирээк түшүндүргөнүнө карабай, аларды колдонууну жана TensorFlow менен Kerasты колдонууну баштоону үйрөтөт.

Бардык көнүгүүлөр менен жасалат google colab, биз буга чейин иштеп чыгуу чөйрөсүн даярдадык. Алгоритмдерди ишке ашыруу үчүн Matalab же Octave менен иштеген Cursera курсунун чоң айырмасы бар. Бирок сиз Tensorflowтон же реалдуу маселени кантип чечүүнү эч нерсе көрбөйсүз.

Ошол курсту кароодо менин комментарийимди келтирүү

Бул бир топ теориялык. Бирок, балким, ушундан улам баштоонун жакшы жолу окшойт, анткени эмне кылууну гана үйрөнбөй, эмне үчүн жасап жатасың.

- Качан тигил же бул алгоритмди тандоо керек.

- Ар кандай параметрлерди кантип тандоо жана аныктоо.

- Алгоритмдер менен кандай көйгөйлөр келип чыгышы мүмкүн жана өзгөчө кандай чараларды көрүү керек.

Сиз математиканын жогорку деңгээли жок болсоңуз да, Google'дун Crash Machine Learning курсун жасай аласыз, Эндрю Нгдин Coursera эмес

Күн тартиби: Курста эмнени көрүүгө болот

машина үйрөнүүгө киришүү курсу

Биринчиден, сиз Machine Learning деген эмне экенин, негизги түшүнүктөрдү жана көйгөйлөрдүн түрлөрүн түшүндүрүүдөн баштайсыз. Жана муну менен төмөнкү пункттар жөнүндө сөз кылууга мезгил жетти. Кечирип коюңуз, англис тилинде термин көп, бирок курс англис тилинде (аны ээрчүү абдан оңой) жана көптөгөн баскычтардын котормосу жок, же которулганда мааниси жоголот, анткени контекстте Machine Learning ар кимде жана бардык сайттарда аларды англисче айтышат.

  • Сызыктуу регрессия же Сызыктуу регрессия
  • Чарчы жоготуу: популярдуу жоготуу функциясы
  • Gradient Down жана Gradient Stochastic Down
  • Окуу деңгээли же окуу деңгээли.
  • Жалпылоо
  • Ашыкча тууралоо
  • Ырастоо коюлду
  • Feature crossing with crossing one-hot vektor
  • Nolinearialities
  • Регуляризация (жөнөкөйлүк жана сейрек) (L1 жана L2)
  • Логистикалык регрессия
  • классификация
  • Тактык, тактык жана кайра чакыруу
  • ROC Curve жана AUC
  • Нейрон тармактары (Окутуу, Бардыгы бирөө, Softmax)
  • Киргизүүлөр

Мен айткандай, ал Google Colab менен иштейт.

Бул ким үчүн

Эгерде сиз баштап жатсаңыз жана жөнөкөй мисалдарды ишке ашырууну үйрөнгүңүз келсе. Бул баштоо үчүн жакшы жол.

Албетте, 15 саат бар, аны сиз өзүңүздүн ылдамдыгыңыз менен жасай аласыз жана көнүгүүлөр бар болсо да, жеткирүүнү же кандайдыр бир сыноолордон өтүүнүн кажети жок.

Курс бекер.

Эми эми?

Алар ылдам болгондуктан, мен Google'да калганын сөзсүз түрдө карайм.

Мындан тышкары, кээ бир сыноолорду улантуу биз тизмеде калтырган курстар алардын кандай абалда экенин жана эгерде мен олуттуу нерсе жасасам, ансыз деле өнүккөн.

Менде жумушта инструмент түзүү боюнча олуттуу долбоор бар жана азыр мага керектүү нерсе - бул убакта үйрөнгөн нерселеримдин баарын колдоно баштоо жана чыныгы көйгөйлөр менен күрөшүү.

Мен блогумдагы ийгиликтеримди билдире берем.

Эгерде сиз биз сыяктуу тынчыбаган адам болсоңуз жана долбоордун оңдоп-түзөөсүнө жана жакшыртуусуна кызматташууну кааласаңыз, кайрымдуулук кыла аласыз. Бардык акча эксперимент жана окуу куралдары үчүн китептерди жана материалдарды сатып алууга кетет

Комментарий калтыруу