Я закончил курс машинного обучения Coursera

Я закончил курс машинного обучения Coursera

Я закончил Курс машинного обучения, предлагаемый Стэнфордским университетом на Coursera, и поскольку уже есть несколько человек, которые спрашивали меня об этом открыто и конфиденциально, я хотел бы подробнее рассказать, что мне казалось, и что тот, кто решит это сделать, знает, что они собираются найти.

Это бесплатный курс по машинному обучению, преподает Эндрю Нг. по окончании, если вы хотите, вы можете получить сертификат, подтверждающий полученные навыки, за 68 евро. Он разделен на 3 части: видео, экзамены или викторины и упражнения по программированию. Это на английском языке. У вас есть субтитры на нескольких языках, но испанский не очень хороший, а иногда и устаревший, гораздо лучше, если вы поместите их на английском.

Это довольно теоретически. Но, возможно, именно поэтому это кажется хорошим началом, потому что вы не только научитесь, что делать, но и почему вы это делаете.

  • Когда выбирать тот или иной алгоритм.
  • Как выбрать и определить различные параметры.
  • Какие проблемы могут возникнуть с алгоритмами и особенно какие меры предпринять.

В нем много алгебры и немного исчислений, и, как я объясняю, вам действительно не придется работать, вам не придется приходить к этим уравнениям, доказывать их или изменять их, ну просто векторизуйте их. Так что, даже если ваш уровень математики невысок, вы могли бы пройти курс, но, конечно, сложно часами смотреть и слушать видео, в которых каждый термин объясняется, как он влияет и почему он существует.

Линейная регрессия и логистика
Слайд с функцией стоимости для логистической регрессии

Если вы не знаете, что это Машинное обучение, допустим, это часть искусственного интеллекта, посвященная алгоритмам. которые заставляют все это из машинного зрения, классификации спама и т. д. работать.

Мое видение изменило меня. Когда вы думали об этих типах проблем, вы сталкивались с ними с точки зрения программирования, думая о циклах, условиях и т. Д., И на самом деле все они являются функциями, минимизацией функций стоимости, которые могут быть расстояниями между точками. Прогнозы на основе регрессий и т. Д. И т. Д.

Системы рекомендаций с машинным обучением
Пример алгоритма системы рекомендаций фильмов

Краткое содержание курса

Итак, выше приведены основные части курса, разделенные на две части: контролируемая часть и неконтролируемая часть.

Контролируемое обучение

  • Модель и функция стоимости
  • Градиентный спуск для линейной регрессии
  • Регуляризация
  • Нейронные сети
  • Классификация больших машин и ядра
  • Анализ главных компонентов (PCA)
  • Проектирование системы машинного обучения
  • Поддержка векторных машин

Обучение без учителя

  • Уменьшение размерности
  • Обнаружение аномалий
  • Рекомендательные Системы
  • Масштабное машинное обучение

Я оставляю вещи, но давай это главное, потом все ломается.

Для практики вы используете Matlab или Octave, что мы могли бы назвать Matlab OpenSource. Я прошел курс с Октавом. Как было указано на первых курсах, они выбрали эти инструменты, потому что они позволяют быстро создавать прототипы алгоритмов. С другими инструментами ученик потратил бы слишком много времени на программирование.

Несомненно то, что, хотя это непросто, они оставляют все наготове, чтобы вы могли закончить это. У вас есть вся среда, готовая для упражнений, наборы данных, графики графиков, множество функций и переменных для использования, а ученик заполняет несколько строк основными алгоритмами.

Повторюсь, это нетривиально, тем более что вы проводите много времени, наблюдая, как что-то делается с Octave.

Практическое применение

Посмотреть примеры приложений и что можно сделать Не сомневаюсь, что это будущее индустрии.. Любая компания в конечном итоге будет внедрять решения с машинным обучением, искусственным интеллектом или как мы это называем, чтобы улучшить прогнозы, контролировать качество и улучшить различные производственные процессы. Внимательно, потому что я говорю не только о приложениях или онлайн-мире, но и о физических компаниях, услугах, производстве, логистике и т. Д.

Помимо уже известных, распознавание голоса, OCR, компьютерное зрение, языковые переводчики,

Рекомендовать системы, прогнозы

А теперь, когда

В этом году моя идея состоит в том, чтобы попытаться применить на практике то, что я узнал, создав некоторые инструменты, которые очень помогли бы нам в работе. Я знаю, что это будет непросто, и мне придется познакомиться с Python и некоторыми фреймворками, а также с Tensor Flow, PyTorch и такой библиотекой, как Numpy. Я должен исследовать рынок.

Кроме того, я хотел бы углубиться в глубокое обучение с помощью бесплатного курса, предлагаемого на http://course.fast.ai/, а также начать с больших данных, еще одной области, связанной с искусственным интеллектом и машинным обучением, и которая также будет очень пригодился мне в работе. Я искал специализацию в Coursera Big Data  есть лучше, но намного дороже.

Если у вас есть вопросы, вы можете оставить комментарий.

9 комментариев к «Я закончил курс машинного обучения Coursera»

  1. Хороший Начо,
    Прежде всего, спасибо за то, что поделились своим опытом. Я давно хотел пройти курс, связанный с большими данными / машинным обучением, так как я работаю в отделе с Data Scientist, и в будущем я могу получить степень магистра по этому предмету.
    Я инженер-промышленник, и у меня есть общее представление о том, как работают большие данные, но я хотел бы знать, посоветуете ли вы пройти предыдущий курс по большим данным или можете напрямую пройти машинное обучение.
    С другой стороны, мой уровень английского не очень высокий (довольно низкий), поэтому я не знаю, возникнут ли у меня проблемы с прохождением курса.
    Спасибо за ваше время! Всего наилучшего.

    ответ
    • Привет, Хавьер. Это вводный курс, который носит теоретический характер, поэтому необязательно знать большие данные, потому что вам не нужно собирать наборы данных, это уже дано вам в упражнениях. Они «всего лишь» просят вас реализовать основной алгоритм.

      А что касается английского. Видео имеют субтитры на английском и испанском языках. А еще есть стенограммы. Тебе не нужно разговаривать, поэтому я думаю, у тебя не будет проблем. Может быть, это стоит дороже, но я не вижу в этом препятствия.

      Приветствую и скажите, если осмелитесь. :)

      ответ
  2. Я начал курс, я понимаю всю проблему первых 2 недель, но во время выполнения первой поставленной задачи я не знаю, как реализовать то, чего не хватает для полной работы программы, как вы говорите уже облегчили почти все, но я сделал все, что они объясняют в видео, и ничего, и я хотел бы, чтобы вы могли мне помочь в этом.

    ответ
  3. Эй.
    Я искал информацию из Стэнфордского курса машинного обучения и зашел на вашу страницу. Меня интересует эта тема и изучение Python.
    Как вы говорите, это кажется слишком теоретическим, и я искал другие, более практичные, но не знаю, какими они будут. У IBM их несколько, один из них - «Сертификат профессионала в области искусственного интеллекта IBM»: https://www.coursera.org/professional-certificates/ai-engineer#courses

    Привет.

    ответ

Оставить комментарий