Курси таълими мошинӣ

Баррасӣ ва андешаи курси омӯзиши мошинҳои Google

Ман танҳо курси таҳиягаронро барои он кардам Курси суқути омӯзиши мошинҳои Google. Курси муқаддимавӣ, ки дар он онҳо ба шумо асосҳо медиҳанд ва намунаҳои татбиқи воқеиро бо TensorFlow мебинанд. Ин мисолҳо чизест, ки маро ба ин кор ташвиқ карданд.

Хонданро давом диҳед

Google Colaboratory ё Google Colab

Google дар дафтари Jupyter таҳиягарони Google ҳамкорӣ кард

Ҳамкорӣ, инчунин номида мешавад Google Colab Ин маҳсули Google Research аст ва барои навиштан ва идора кардани Python ва забонҳои дигар аз браузери мо истифода мешавад.

Кадом аст

Colab як Jupyter -и мизбон аст, насб ва танзим карда шудааст, то ки мо дар компютери худ коре накунем, балки танҳо аз браузер, дар захираҳои абр кор кунем.

Он маҳз ҳамон тавре ки Jupyter кор мекунад, шумо мебинед мақолаи мо. Онҳо дафтарҳо ё дафтарҳо дар асоси ҳуҷайраҳое мебошанд, ки дар ин қадами Python матнҳо, тасвирҳо ё рамзҳо буда метавонанд, зеро баръакси Jupyter Colab дар айни замон танҳо ядроҳои Python истифода мешаванд, онҳо дар бораи татбиқи дигарҳо ба монанди R, Scala ва ғайра сӯҳбат мекунанд. , аммо сана нишон дода нашудааст.

Хонданро давом диҳед

Курсҳои омӯзиши мошинсозӣ, омӯзиши амиқ ва зеҳни сунъӣ

курсҳои омӯзиши мошинсозӣ, омӯзиши амиқ. Аҳамияти маълумот

Инҳо манбаҳои беҳтарине ҳастанд, ки ман дар бораи омӯзиши мошинсозӣ, омӯзиши амиқ ва дигар мавзӯъҳои зеҳни сунъӣ меомӯзам.

Курсҳои ройгон ва пулакӣ ва сатҳҳои гуногун мавҷуданд. Албатта, гарчанде ки баъзеҳо ба испанӣ мавҷуданд, аксарашон ба забони англисӣ ҳастанд.

Курсҳои ройгон

Барои шурӯъкунандагон

Ман онро ба курсҳои кӯтоҳ тақсим мекунам (аз 1 то 20 соат) Инҳо барои тамоси аввалин бо мавзӯъ мебошанд.

Хонданро давом диҳед

Чӣ тавр ҷадвалҳоро аз PDF ба Excel ё CSV бо Tabula табдил додан мумкин аст

PDF-ро ба CSV гузаред ва гузаред

Ба маълумоти таърихӣ, ки расадхонаи метеорологии шаҳри ман пешниҳод кардааст, назар карда, ман инро мебинам онҳо онҳоро танҳо графикӣ ва барои зеркашӣ ҳамчун PDF пешниҳод мекунанд. Ман намефаҳмам, ки чаро онҳо намегузоранд, ки шумо онҳоро дар csv зеркашӣ кунед, ки ин барои ҳама муфидтар хоҳад буд.

Ҳамин тавр, ман дар ҷустуҷӯи яке будам ҳалли интиқоли ин ҷадвалҳо аз pdf ба csv ё агар касе мехоҳад Excel ё Libre Office -ро формат кунад. Ман CSV-ро дӯст медорам, зеро бо CSV шумо ҳама кореро карда метавонед, ки онро бо python ва китобхонаҳои он идора карда метавонед ё шумо метавонед онро ба ягон ҷадвали электронӣ ба осонӣ ворид кунед.

Азбаски ғоя ба даст овардани раванди автоматикунонидашуда аст, он чизе ки ман мехоҳам скрипт барои кор бо Python аст ва дар ин ҷо Табула ворид мешавад.

Хонданро давом диҳед

Anaconda Tutorial: Ин чист, чӣ гуна насб кардан ва чӣ гуна истифода бурдани он

Anaconda Data Science, маълумоти калон ва pytho, тақсимоти R

Дар ин мақола ман а Дастури насби Anaconda ва тарзи истифодаи менеҷери бастаи Conda. Бо ин мо метавонем муҳитҳои рушдро барои python ва R бо китобхонаҳои дилхоҳ созем. Барои оғози бесарусомонӣ бо Machine Learning, таҳлили маълумот ва барномасозӣ бо Python хеле ҷолиб аст.

Anaconda як паҳнкунии ройгон ва сарчашмаи кушоди забонҳои барномасозии Python ва R мебошад, ки дар он васеъ истифода мешаванд компютерии илмӣ (Data ScienceData Science, Learning Machine, Science, Engineering, таҳлили пешгӯишаванда, Big Data ва ғайра).

Он шумораи зиёди замимаҳоро, ки дар ин фанҳо васеъ истифода мешаванд, якбора насб мекунад, ба ҷои он ки онҳоро як ба як насб кунад. . Зиёда аз 1400 ва он бештар дар ин фанҳо истифода мешаванд. Баъзе мисолҳо

  • Нумпӣ
  • Пандас
  • Танзими ҷараён
  • H20.ai
  • Скипӣ
  • Юпитер
  • Супориши
  • Опенчв
  • MatplotLib

Хонданро давом диҳед

Чӣ тавр бояд Keras ва TensorFlow аз backend дар Ubuntu насб карда шавад

чӣ гуна бояд keras дар ubuntu насб карда шавад

Пас аз хатми Курси омӯзиши мошин, Ман дар куҷо идома доданро меҷустам. Муҳити рушд, ки дар прототипи прототипи Octave / Matlab истифода мешавад, он чизе нест, ки одамон истифода мебаранд, бинобар ин шумо бояд ҷаҳишро ба чизи баландтаре табдил диҳед. Дар байни номзадҳое, ки ба ман бештар тавсия дода шудаанд, ин аст Keras, бо истифода аз TendorFlow backend. Ман намефаҳмам, ки оё Keras аз дигар асбобҳо ё чаҳорчӯбҳо беҳтар аст ё TensorFlow ё Theano ро интихоб кунед. Ман фақат мехоҳам фаҳмонам, ки чӣ гуна онро дар Ubuntu насб кардан мумкин аст.

Аввал ман кӯшиш кардам, ки онро аз ҳуҷҷатҳои саҳифаҳои расмӣ насб кунам ва ин ғайриимкон буд, ман ҳамеша хато мекардам, саволи ҳалношуда. Дар охир ба ҷустуҷӯ рафтам дарсӣ мушаххас оид ба насб кардани keras дар Ubuntu Ва аммо ман ду рӯзро шабҳо сарф кардам, вақти зиёдеро сарф кардам. Дар ниҳоят ман ба он ноил шудам ва аз шумо мегузорам, ки чӣ гуна кардам, агар он метавонад барои шумо роҳ кушояд.

Азбаски мо қадамҳои тавсиянамудаи вебсайтҳоеро иҷро хоҳам кард, ки дар охири дарсӣ ман шуморо аз маъхазҳо мегузорам, мо PIP-ро насб мекунам, ки ман надоштам, барои идора кардани бастаҳо. Фишка дар Linux он аст, ки системаи идоракунии бастаҳо, ки дар python навишта шудааст.

sudo apt-get install python3-pip sudo apt install python-pip

Хонданро давом диҳед

Ман курси омӯзиши мошинии Coursera -ро хатм кардаам

Ман курси омӯзиши мошинии Coursera -ро хатм кардаам

Ман тамом кардам Курси омӯзиши мошин аз ҷониби донишгоҳи Стэнфорд дар Coursera пешниҳод карда мешавад, ва азбаски аллакай якчанд нафар ҳастанд, ки дар ин бора ошкоро ва хусусӣ аз ман пурсиданд, ман мехостам каме бештар дар бораи он чизе, ки ман фикр мекардам, муфассалтар маълумот диҳам ва ҳар касе, ки ин корро карданӣ аст, медонад, ки онҳо чӣ меҷӯянд.

Ин як а курси ройгон дар омӯзиши мошинӣ, таълим додааст Эндрю Нг. як бор ба итмом расид, агар шумо хоҳед, шумо метавонед шаҳодатномае дошта бошед, ки малакаҳои ба дастовардаро барои 68 евро тасдиқ кунад. Он ба 3 сутун, видео, имтиҳонҳо ё тестҳо ва машқҳои барномасозӣ тақсим карда шудааст. Ин ба забони англисӣ аст. Шумо бо якчанд забон субтитрҳо доред, аммо испанӣ чандон хуб нестанд ва баъзан онҳо кӯҳна мешаванд, агар шумо онҳоро ба забони англисӣ гузоред, беҳтар аст.

Ин хеле назариявӣ аст. Аммо шояд, аз ин сабаб чунин ба назар мерасад, ки роҳи хуби оғоз кардан аст, зеро шумо на танҳо омӯхтанӣ ҳастед, балки чаро инро мекунед.

Хонданро давом диҳед