مون صرف ڪيو ڊولپر ڪورس لاءِ گوگل مشين لرننگ ڪرش ڪورس. ھڪڙو تعارفي ڪورس ، جتي اھي توھان کي بنيادي تصور ڏين ٿا ۽ ڏسو TensorFlow سان حقيقي عملدرآمد جا مثال. اھي مثال آھن جن مون کي ھمت افزائي ڪئي آھي ائين ڪرڻ لاءِ.
حادثو بمقابله مشين لرننگ ڪورس
اھو ھڪڙو تمام آسان ڪورس آھي ان کان Coursera مشين لرننگ ۽ و moreيڪ عملي. اچو ته چئون ته Coursera ڪورس توھان تي esيان ڏئي ٿو سمجھڻ ۾ ته ڪيئن الگورتھم ڪم ڪن ٿا رياضياتي طور تي جڏھن گوگل جي ڪراس ۾ اھي الگورتھم تقريبا almost بليڪ باڪس وانگر آھن ، اھي توھان کي ڪجھ وضاحت ڏين ٿا ۽ توھان کي سيکارين ٿا ته ان کي ٽينسر فلو سان لا implementو ڪريو.
۽ اھو وڏو فرق آھي. گوگل ڪورس ، وضاحت ڪرڻ جي باوجود تمام گھٽ کوٽائيءَ ۾ مختلف تصورات ۽ الگورٿمز مشين لرننگ ، اسان کي سيکاري ٿو انھن کي لا applyو ڪرڻ ۽ استعمال ڪرڻ شروع ڪريو TensorFlow ۽ Keras.
س exercisesئي مشقون ڪيون ويون آھن گوگل ڪالاب، جنهن سان اسان وٽ ا already ۾ ئي ترقياتي ماحول تيار آهي. اھو وڏو فرق آھي Cursera ڪورس سان جيڪو ڪم ڪري ٿو Matalab يا Octave سان ڪم ڪرڻ لاءِ الگورتھم کي. پر توھان ڪجھ به نه ڏسندا Tensorflow کان يا ڪيئن حل ڪبو ھڪڙو حقيقي مسئلو.
منهنجي راءِ جو حوالو ان ڪورس جي جائزي ۾
اهو ڪافي نظرياتي آهي. پر شايد انهي ڪري اهو لڳي ٿو ته شروع ڪرڻ سٺو طريقو آهي ڇو ته توهان نه رڳو سکڻ وارا آهيو پر توهان اهو ڇو ڪيو.
- جڏھن چونڊيو ھڪڙو الگورتھم يا يو.
- ڪيئن چونڊيو ۽ وضاحت ڪريو مختلف پيرا ميٽرز جي.
- ڪهڙا مسئلا پيدا ٿي سگھن ٿا الگورتھم سان ۽ خاص ڪري ڪهڙا اپاءَ وڻ لاءِ.
گوگل کان مشين لرننگ ڪرش ڪورس مڪمل ڪري سگھجي ٿو جيتوڻيڪ توھان وٽ نه آھي اعليٰ درجي جو رياضي ، ڪورسرا اينڊريو اين جي کان نه.
ايجنڊا: isا ڏسڻ ۾ اچي ٿو ڪورس ۾
پهريون ، توھان شروع ڪيو ھڪڙي وضاحت سان ته مشين لرننگ isا آھي ، مکيه تصورات ۽ مسئلن جا قسم. ۽ ھن سان ، اھو وقت آھي ھي theين نقطن بابت الھائڻ جو. معاف ڪجو ته انگريزيءَ ۾ تمام گھڻو اصطلاح آھي ، پر ڪورس انگريزيءَ ۾ آھي (جيتوڻيڪ ان جي پيروي ڪرڻ تمام آسان آھي) ۽ ڪيترين ئي ڪنجين وٽ يا ته ترجمو ڪونھي ، يا جڏھن ترجمو ڪيو ويو آھي ته اھو احساس وosesائي ويھندو آھي ، theو ته تناظر ۾. مشين لرننگ س everyoneني کي ۽ س allني سائيٽن ۾ انھن کي چوندا آھن انگريزيءَ ۾.
- لينر ريگريشن يا لينر ريگريشن
- مربع نقصان: هڪ مشهور نقصان فنڪشن
- Gradient Down ۽ Gradient Down Stochastic
- سکڻ جي شرح يا سکڻ جي شرح.
- عام ڪرڻ
- وڌيڪ اضافو
- تصديق جو سيٽ
- فيچر ڪراسنگ ڪراسنگ ون گرم ويڪٽرن سان
- غير اخلاقيات
- باقاعدگي (سادگي ۽ گھٽتائي) (L1 ۽ L2)
- لاجسٽڪ رجعت
- درجه بندي
- درستگي ، درستگي ۽ يادگيري
- ROC وکر ۽ AUC
- اعصابي نيٽ ورڪ (ٽريننگ ، هڪ بمقابله س، ، Softmax)
- سرايت
جيئن مون چيو ، اھو ڪم ڪري ٿو گوگل ڪولاب سان.
هي ڪنهن لاءِ آهي
جيڪڏھن توھان شروع ڪري رھيا آھيو ۽ سکڻ چاھيو ٿا سادو مثال لا implementو ڪرڻ لاءِ. اھو شروع ڪرڻ جو سو طريقو آھي.
اتي آھن 15 ڪلاڪ ڪورس جيڪي توھان ڪري سگھوٿا پنھنجي رفتار سان ، ۽ جيتوڻيڪ اتي آھن مشقون توھان کي ضرورت ناھي ترسيل ڪرڻ جي يا ڪنھن ٽيسٽ کي پاس ڪرڻ جي.
ڪورس مفت آهي.
۽ هاڻي اهو؟
جيئن اهي تيز آهن ، مان ضرور ڏسندس باقي اهي گوگل تي آهن.
اضافي طور تي ڪجھ کي جانچڻ جاري رکڻ جي ڪورس جيڪي اسان leftڏيا آھن لسٽ ۾ ڏسڻ لاءِ ته اھي ڪيئن آھن ۽ جيڪڏھن مان ڪجھ ڪريان ٿو سنجيدگي سان جيڪو ا alreadyي ئي و advancedيڪ ترقي يافته آھي.
مون وٽ ھڪڙو سنجيده پروجيڪٽ آھي ڪم تي ھڪڙو اوزار creationاھڻ لاءِ ۽ ھاڻي مون کي جيڪا ضرورت آھي ، انھيءَ س applyingني کي لا applyingو ڪرڻ شروع ڪريان ٿو جيڪي مون ھن وقت سکيا آھن ۽ حقيقي مسئلن سان وڙھڻ لاءِ.
مان بلاگ تي پنھنجي پيش رفت جي رپورٽ ڪندو رھندس.
