Kuring parantos réngsé kursus Coursera Machine Learning

Kuring parantos réngsé kursus Coursera Machine Learning

Kuring parantos bérés dina Kursus Pembelajaran Mesin anu ditawarkeun ku Universitas Stanford dina Coursera, sareng kumargi parantos aya sababaraha anu naros ka kuring sacara terbuka sareng swasta ngeunaan éta, kuring hoyong ngajentrekeun sakedik deui naon anu kuring pikirkeun sareng sing saha waé anu mutuskeun pikeun ngalakukeun éta terang naon anu bakal dipanggihan ku aranjeunna.

Ieu mangrupakeun kursus gratis dina Pembelajaran Mesin, diajarkeun ku Andrew Ng. sakali réngsé upami anjeun hoyong anjeun tiasa gaduh sertipikat anu ngadukung kamampuan anu kahontal pikeun € 68. Dibagi kana 3 tihang, video, Ujian atanapi Quizz sareng latihan program. Éta dina basa Inggris. Anjeun gaduh tarjamahan dina sababaraha bahasa, tapi Spanyol henteu saé pisan sareng kadang-kadang éta ketinggalan jaman, langkung saé upami anjeun nempatkeun kana basa Inggris.

Éta rada teoritis. Tapi panginten éta sababna sigana mangrupikeun cara anu saé pikeun ngamimitian kusabab anjeun henteu ngan ukur bakal diajar naon anu kedah dilakukeun tapi naha anjeun ngalakukeun éta.

  • Nalika milih salah sahiji algoritma atanapi anu sanés.
  • Kumaha milih sareng ngartikeun parameter anu béda.
  • Masalah naon anu tiasa timbul ku algoritma sareng utamina anu kedah dilakukeun.

Éta ngagaduhan seueur aljabar sareng sababaraha kalkulus, sareng tingali, nalika kuring ngajelaskeun, anjeun leres-leres henteu kedah beroperasi, anjeun henteu kedah dugi kana persamaan éta, buktoskeunana, atanapi ngarobihna, ngan ukur vektorkeun aranjeunna. Janten sanaos tingkat matématika anjeun henteu saé anjeun tiasa ngalaksanakeun kursus éta, tapi tangtosna, nyéépkeun jam-jaman nonton sareng ngupingkeun pidéo dimana aranjeunna ngajelaskeun unggal istilah kumaha pangaruhna sareng kunaon éta aya, sesah.

Régrési liniér sareng logistik
Geser kalayan fungsi biaya pikeun Regresi Logistik

Upami anjeun henteu terang naon éta Pembelajaran Mesin, anggap éta mangrupikeun bagian tina Kecerdasan Ponggawa anu didaptarkeun pikeun algoritma anu ngajantenkeun ieu sadayana tina visi mesin, klasifikasi spam, sareng sajabana.

Visi kuring parantos ngarobih kuring. Nalika anjeun mikirkeun jinis masalah ieu, anjeun nyanghareupan éta tina sudut pandang program, mikirkeun gelung, kaayaan, sareng sajabana sareng éta pancén sadayana fungsi, ngaminimalkeun fungsi biaya, anu tiasa jarak antara titik. Ramalan dumasar kana régrési, jsb, jsb

Sistem rekomendasi sareng Pembelajaran Mesin
Conto algoritma tina sistem rekomendasi pilem

Ringkesan kursus

Janten di luhur ieu mangrupikeun bagian-bagian anu penting dina kursus, dibagi kana dua, bagian anu Diawasa sareng bagian Anu Henteu Diurus

Pembelajaran Diawitan

  • Fungsi Modél sareng Cost
  • Turunan gradién pikeun régrési liniér
  • Regularization
  • Jaringan saraf
  • Klasifikasi Mesin ageung sareng Kernels
  • Analisis Komponén Pokok (PCA)
  • Desain sistem Pembelajaran Mesin
  • Mesin Véktor Pangrojong

Pembelajaran Anu Henteu Dilayanan

  • Réduksi Diménsi
  • Pangwanoh Anomaly
  • Sistem Panyaran
  • Pembelajaran Mesin Skala ageung

Kuring ninggalkeun hal-hal tapi datang mangrupikeun hal anu utami, maka sadayana rusak.

Pikeun latihan anu anjeun anggo Matlab atanapi Octave yén urang tiasa nyarios Matlab OpenSource. Kuring parantos ngalaksanakeun kursus sareng Octave. Sakumaha dituduhkeun dina kursus munggaran, aranjeunna parantos milih alat ieu kusabab aranjeunna ngamungkinkeun prototyping gancang tina algoritma. Kalayan alat anu sanés murid bakal nyéépkeun waktos teuing dina program.

Anu pasti nyaéta sanaos henteu gampang, aranjeunna ngantepkeun sadayana siap pikeun anjeun bérés. Anjeun parantos siap pikeun latihan, susunan data, plot tina grafik, seueur fungsi sareng variabel anu dianggo sareng naon anu dilakukeun murid nyaéta ngeusian sababaraha baris ku algoritma utama.

Kuring ngulang deui, éta henteu sepele, utamina kusabab anjeun nyéépkeun seueur waktos nonton kumaha hal dilakukeun sareng Octave.

Aplikasi praktis

Ningali conto aplikasi sareng naon anu tiasa dilakukeun Kuring henteu ragu yén ieu masa depan industri. Perusahaan naon waé bakal tungtungna ngalaksanakeun solusi ku pembelajaran mesin, kecerdasan buatan atanapi naon waé anu urang hoyong sebut pikeun ningkatkeun ramalan, ngadalikeun kualitas sareng ningkatkeun prosés produksi anu béda. Perhatosan yén kuring henteu ngan ukur nyarioskeun aplikasi, atanapi dunya online, tapi ngeunaan perusahaan fisik, jasa, produksi, logistik, jst.

Salian ti anu parantos dipikaterang, pangenal sora, OCR, visi komputer, panarjamah basa,

Nyarankeun sistem, prediksi

Sareng ayeuna éta

Taun ayeuna ideu kuring nyaéta nyobian pikeun ngalaksanakeun naon anu kuring telah pelajari ku nyiptakeun sababaraha alat anu bakal ngabantosan pisan pikeun urang dina damel. Kuring terang yén éta moal gampang sareng kuring kedah ngabiasakeun diri sareng Python sareng sababaraha kerangka, ogé Aliran Tensor, PyTorch sareng perpustakaan sapertos Numpy. Abdi kedah usik pasar.

Salaku tambahan, kuring hoyong ngagali Deep Learning kalayan kursus gratis anu ditawarkeun dina http://course.fast.ai/ sareng ogé dimimitian ku Big Data, bidang sanés anu aya hubunganana sareng kecerdasan buatan sareng Pembelajaran Mesin sareng éta ogé bakal mangpaat pisan pikeun kuring dina padamelan kuring. Abdi parantos ningali khusus kana Data Big Coursera  aya anu langkung saé tapi langkung mahal.

Upami anjeun ngagaduhan patarosan anjeun tiasa tinggaleun koméntar.

9 koméntar ngeunaan "Kuring parantos réngsé kursus Coursera Machine Learning"

  1. Saé Nacho,
    Mimiti sadayana hatur nuhun parantos ngabagi pangalaman. Kuring parantos hoyong ngalakukeun kursus anu aya hubunganana sareng Data Big / Pembelajaran Mesin pikeun sababaraha waktos saprak kuring damel di jurusan sareng Data Scientist sareng ka payunna kuring tiasa nampi gelar master anu aya hubunganana sareng subjek.
    Kuring mangrupikeun Insinyur Industri sareng kuring gaduh ideu umum ngeunaan kumaha carana Big Data jalan, tapi kuring hoyong terang upami anjeun mamatahan nyandak kursus Big Data sateuacanna atanapi kursus Pembelajaran Mesin tiasa dilakukeun langsung.
    Di sisi séjén, tingkat basa Inggris kuring henteu luhur pisan (rada handap) janten kuring henteu terang naha kuring bakal ngalaman masalah dina kursus éta.
    Nuhun kana waktosna! Sing salamet.

    jawaban
    • Hai Javier. Éta mangrupikeun kursus bubuka sareng rada teoritis, janten teu kedah gaduh kanyaho ngeunaan data ageung, sabab anjeun henteu kedah ngumpulkeun kumpulan data, ieu parantos disayogikeun dina latihan. Aranjeunna "ngan" nanyakeun anjeun nerapkeun algoritma utama.

      Sareng kanggo basa Inggris. Pidéo na judulna dina basa Inggris sareng Spanyol. Terus aya transkrip na. Anjeun teu kedah nyarios, janten kuring pikir anjeun moal ngagaduhan masalah. Meureun éta ngarugikeun anjeun langkung seueur, tapi kuring henteu ningali éta salaku halangan.

      Salam sareng ngawartosan upami anjeun wani. :)

      jawaban
  2. Kuring parantos ngamimitian dina kursus, kuring ngartos sadayana masalah dina 2 minggu kahiji, tapi dina waktos ngalaksanakeun tugas anu ditugaskeun munggaran kuring henteu terang kumaha nerapkeun naon anu leungit pikeun program pikeun ngajalankeun lengkep, sakumaha anjeun nyarioskeun parantos ngagampangkeun ampir sadayana, tapi kuring parantos ngalaksanakeun sagala rupa anu dijelaskeun dina pidéo sareng nanaon, sareng kuring hoyong upami anjeun tiasa masihan pitulung pikeun éta.

    jawaban
  3. Hello.
    Kuring milari inpormasi tina kursus Pembelajaran Mesin Stanford sareng sumping ka halaman anjeun. Abdi resep kana topik ieu sareng diajar python.
    Sakumaha anjeun nyarioskeun ieu sigana teuing teoritis sareng kuring parantos milari anu langkung praktis deui tapi kuring henteu terang naon anu bakal dijantenkeun. IBM ngagaduhan sababaraha, salah sahijina nyaéta "Sértipikat Profesional IBM AI Téknik": https://www.coursera.org/professional-certificates/ai-engineer#courses

    Salam.

    jawaban

Ninggalkeun comment hiji