ਮੈਂ ਕੋਰਸੇਰਾ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੋਰਸ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ ਹੈ

ਮੈਂ ਪੂਰਾ ਕਰ ਲਿਆ ਹੈ ਸਟੈਨਫੋਰਡ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੁਆਰਾ ਕੋਰਸੇਰਾ ਵਿਖੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੋਰਸ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਅਤੇ ਕਿਉਂਕਿ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਖੁੱਲ੍ਹ ਕੇ ਅਤੇ ਗੁਪਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪੁੱਛਿਆ ਹੈ, ਮੈਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਥੋੜਾ ਹੋਰ ਦੱਸਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਸੀ ਕਿ ਇਹ ਮੇਰੇ ਲਈ ਕੀ ਜਾਪਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜੋ ਕੋਈ ਇਸਦਾ ਫੈਸਲਾ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਉਹ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕੀ ਮਿਲੇਗਾ.

ਇਹ ਇੱਕ ਹੈ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ 'ਤੇ ਮੁਫਤ ਕੋਰਸ, ਐਂਡਰਿ Ng ਐਨ ਜੀ ਦੁਆਰਾ ਸਿਖਾਇਆ ਗਿਆ. ਇੱਕ ਵਾਰ ਮੁਕੰਮਲ ਹੋਣ ਤੇ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ € 68 ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹੁਨਰਾਂ ਦੀ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇਹ 3 ਥੰਮ੍ਹਾਂ, ਵਿਡੀਓਜ਼, ਇਮਤਿਹਾਨ ਜਾਂ ਕਵਿਜ਼ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਅਭਿਆਸਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ. ਇਹ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਿਚ ਹੈ. ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕਈ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਹਨ, ਪਰ ਸਪੈਨਿਸ਼ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਨਹੀਂ ਹਨ ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰ ਉਹ ਪੁਰਾਣੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਪਾਉਂਦੇ ਹੋ.

ਇਹ ਕਾਫ਼ੀ ਸਿਧਾਂਤਕ ਹੈ. ਪਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਦਾ ਵਧੀਆ likeੰਗ ਜਾਪਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ ਇਹ ਨਹੀਂ ਸਿੱਖ ਰਹੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਕਿਉਂ ਕਰਦੇ ਹੋ.

• ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਜਾਂ ਦੂਜਾ ਚੁਣਨਾ ਹੈ.
• ਵੱਖਰੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਅਤੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ.
• ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨਾਲ ਕਿਹੜੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਪੈਦਾ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਖ਼ਾਸਕਰ ਕਿਹੜੇ ਉਪਾਅ ਕਰਨੇ ਹਨ.

ਇਸ ਵਿਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਅਲਜਬਰਾ ਅਤੇ ਕੁਝ ਹਿਸਾਬ ਹੈ, ਅਤੇ ਵੇਖੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਂ ਇਸ ਨੂੰ ਸਮਝਾਉਂਦਾ ਹਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿਚ ਸੰਚਾਲਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ ਪਵੇਗੀ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਸਮੀਕਰਨਾਂ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚਣਾ ਨਹੀਂ ਪਏਗਾ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਾਬਤ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ, ਜਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸੰਸ਼ੋਧਿਤ ਕਰਨਾ ਪਏਗਾ, ਖੈਰ, ਬੱਸ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੈਕਟਰੋਇਜ਼ਰ ਕਰੋ. . ਇਸ ਲਈ ਭਾਵੇਂ ਤੁਹਾਡਾ ਗਣਿਤ ਦਾ ਪੱਧਰ ਚੰਗਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਕੋਰਸ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਪਰ ਬੇਸ਼ਕ, ਵੀਡੀਓ ਵੇਖਣ ਅਤੇ ਸੁਣਨ ਵਿਚ ਕਈ ਘੰਟੇ ਬਿਤਾਉਣੇ ਜਿੱਥੇ ਉਹ ਹਰ ਇਕ ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਉਂ ਹੈ, ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ.

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਇਹ ਕੀ ਹੈ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਦੱਸ ਦੇਈਏ ਕਿ ਇਹ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦਾ ਇਕ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਜੋ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਮਰਪਿਤ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਸਭ ਕੁਝ ਮਸ਼ੀਨ ਵਿਜ਼ਨ, ਸਪੈਮ ਵਰਗੀਕਰਣ, ਆਦਿ, ਆਦਿ ਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ.

ਮੇਰੀ ਨਜ਼ਰ ਨੇ ਮੈਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ. ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਬਾਰੇ ਸੋਚਿਆ, ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ, ਲੂਪਾਂ, ਹਾਲਤਾਂ, ਆਦਿ ਬਾਰੇ ਸੋਚਣਾ ਅਤੇ ਉਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਕਾਰਜ ਹਨ, ਖਰਚੇ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ, ਜੋ ਬਿੰਦੂਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਦੂਰੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਅਨੁਮਾਨਾਂ, ਆਦਿ ਉੱਤੇ ਅਧਾਰਤ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ

ਕੋਰਸ ਦਾ ਸਾਰ

ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਕੋਰਸ ਦੇ ਮੁੱਖ ਭਾਗ ਹਨ, ਦੋ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਾਲਾ ਹਿੱਸਾ ਅਤੇ ਅਣ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਾਲਾ ਹਿੱਸਾ

ਨਿਗਰਾਨੀ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ

• ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਫੰਕਸ਼ਨ
• ਲੀਨੀਅਰ ਰੈਗਰੈਸ਼ਨ ਲਈ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਉਤਰ
• ਨਿਯਮਤਕਰਣ
• ਨਿ Neਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ
• ਵੱਡੀ ਮਸ਼ੀਨ ਵਰਗੀਕਰਣ ਅਤੇ ਕਰਨਲ
• ਪ੍ਰਿੰਸੀਪਲ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (ਪੀਸੀਏ)
• ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਡਿਜ਼ਾਈਨ
• ਸਮਰਥਨ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨ

ਅਨਪ੍ਰਵਾਹੀਡ ਲਰਨਿੰਗ

• ਮਾਪ ਮਾਪ ਘਟਾਉਣ
• ਅਯੋਗਤਾ ਖੋਜ
• ਸਿਫਾਰਸ ਸਿਸਟਮ
• ਵੱਡੀ ਸਕੇਲ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ

ਮੈਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਛੱਡਦਾ ਹਾਂ ਪਰ ਆਉਣਾ ਮੁੱਖ ਚੀਜ਼ ਹੈ, ਫਿਰ ਸਭ ਕੁਝ ਟੁੱਟ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.

ਅਭਿਆਸ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਵਰਤਦੇ ਹੋ ਮਤਲਾਬ ਜਾਂ ਓਕਟਾਵ ਜੋ ਅਸੀਂ ਮਤਲੱਬ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹਾਂ. ਮੈਂ ਆਕਟਾਵ ਨਾਲ ਕੋਰਸ ਕੀਤਾ ਹੈ. ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਹਿਲੇ ਕੋਰਸਾਂ ਵਿਚ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਇਹ ਸਾਧਨ ਚੁਣੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ. ਦੂਜੇ ਸਾਧਨਾਂ ਨਾਲ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਵਿਚ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਾਂ ਬਤੀਤ ਕਰਦਾ ਸੀ.

ਜੋ ਕੁਝ ਨਿਸ਼ਚਤ ਹੈ ਉਹ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਸੌਖਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਉਹ ਇਸ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਸਭ ਕੁਝ ਤਿਆਰ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਹਨ. ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਅਭਿਆਸਾਂ ਲਈ ਸਾਰਾ ਵਾਤਾਵਰਣ ਤਿਆਰ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਸੈਟ, ਗ੍ਰਾਫ ਦੇ ਪਲਾਟ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਵਰਤਣ ਦੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਅਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਜੋ ਕਰਦਾ ਹੈ ਉਹ ਮੁੱਖ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨਾਲ ਕੁਝ ਲਾਈਨਾਂ ਭਰਦਾ ਹੈ.

ਮੈਂ ਦੁਹਰਾਉਂਦਾ ਹਾਂ, ਇਹ ਮਾਮੂਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਖ਼ਾਸਕਰ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਵੇਖਣ ਵਿਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਂਦੇ ਹੋ ਕਿ Octਕਟਾਵੇ ਨਾਲ ਕੁਝ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.

ਵਿਹਾਰਕ ਕਾਰਜ

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਅਤੇ ਕੀ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਨੂੰ ਵੇਖਣਾ ਮੈਨੂੰ ਕੋਈ ਸ਼ੱਕ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਉਦਯੋਗ ਦਾ ਭਵਿੱਖ ਹੈ. ਕੋਈ ਵੀ ਕੰਪਨੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਜਾਂ ਜੋ ਵੀ ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ, ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਤਪਾਦਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਬੁਲਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ, ਦੇ ਨਾਲ ਹੱਲ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰ ਦੇਵੇਗੀ. ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਕਿ ਮੈਂ ਸਿਰਫ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ, ਜਾਂ worldਨਲਾਈਨ ਵਿਸ਼ਵ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ, ਬਲਕਿ ਭੌਤਿਕ ਕੰਪਨੀਆਂ, ਸੇਵਾਵਾਂ, ਉਤਪਾਦਨ, ਲੌਜਿਸਟਿਕਸ ਆਦਿ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ.

ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣੇ ਜਾਂਦੇ ਲੋਕਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਵਾਜ਼ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਓਸੀਆਰ, ਕੰਪਿ visionਟਰ ਵਿਜ਼ਨ, ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦਕ,

ਸਿਸਟਮ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰੋ

ਅਤੇ ਹੁਣ ਉਹ

ਇਸ ਸਾਲ ਮੇਰਾ ਵਿਚਾਰ ਹੈ ਕਿ ਮੈਂ ਕੁਝ ਸਾਧਨ ਤਿਆਰ ਕਰਕੇ ਜੋ ਸਿੱਖਿਆ ਹੈ ਉਸ ਨੂੰ ਅਮਲ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਾਂਗਾ ਜੋ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਹਾਇਤਾ ਦੇਵੇ. ਮੈਂ ਜਾਣਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਇਹ ਅਸਾਨ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਕੁਝ ,ਾਂਚੇ, ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟੈਨਸਰ ਫਲੋ, ਪਾਈਟੋਰਚ ਅਤੇ ਨੰਪੀ ਜਿਹੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਕਰਾਉਣਾ ਹੋਵੇਗਾ. ਮੈਨੂੰ ਬਾਜ਼ਾਰ ਦੀ ਪੜਤਾਲ ਕਰਨੀ ਪਏਗੀ.

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮੈਂ http://course.fast.ai/ ਵਿਖੇ ਦਿੱਤੇ ਮੁਫਤ ਕੋਰਸ ਨਾਲ ਦੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਬਾਰੇ ਸੋਚਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ ਅਤੇ ਬਿੱਗ ਡੇਟਾ, ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੋਰ ਖੇਤਰਾਂ ਨਾਲ ਵੀ ਅਰੰਭ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ ਅਤੇ ਇਹ ਵੀ ਹੋਵੇਗਾ ਮੇਰੇ ਕੰਮ ਤੇ ਮੇਰੇ ਲਈ ਬਹੁਤ ਫਾਇਦੇਮੰਦ. ਮੈਂ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਵੇਖ ਰਿਹਾ ਹਾਂ ਕੋਰਸੇਰਾ ਵੱਡਾ ਡਾਟਾ  ਉਥੇ ਬਿਹਤਰ ਹਨ, ਪਰ ਬਹੁਤ ਮਹਿੰਗੇ.

ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਈ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਹਨ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਕੋਈ ਟਿੱਪਣੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ.