Я закінчив курс машинного навчання Coursera

Я закінчив курс машинного навчання Coursera

Я закінчив Курс машинного навчання, запропонований Стенфордським університетом на Coursera, і оскільки вже є кілька тих, хто запитував мене відкрито та приватно про це, я хотів трохи детальніше розповісти, що мені здалося, і той, хто вирішить це зробити, знає, що вони збираються знайти.

Це безкоштовний курс машинного навчання, викладав Ендрю Нг. закінчивши, якщо хочете, ви можете отримати сертифікат, який підтверджує отримані навички за € 68. Він розділений на 3 стовпи, відео, іспити або Quizz та вправи з програмування. Це англійською мовою. У вас є субтитри кількома мовами, але іспанська мова не дуже хороша, і іноді вони застаріли, набагато краще, якщо ви ставите їх англійською мовою.

Це цілком теоретично. Але, можливо, саме тому це здається хорошим способом розпочати, тому що ви збираєтесь не тільки навчитися, що робити, але чому ви це робите.

  • Коли обирати той чи інший алгоритм.
  • Як вибрати та визначити різні параметри.
  • Які проблеми можуть виникнути з алгоритмами та особливо які заходи вжити.

У ньому багато алгебри та деякого числення, і щоб побачити, як я це пояснюю, вам дійсно не доведеться оперувати, вам не доведеться приходити до цих рівнянь, доводити їх або модифікувати, ну, просто векторизуйте їх. Тож навіть якщо ваш рівень математики поганий, ви можете пройти курс, але, звичайно, витрачати години на перегляд і прослуховування відео, де вони пояснюють кожен термін, як він впливає і чому він там, важко.

Лінійна регресія та логістика
Слайд із функцією витрат для логістичної регресії

Якщо ви не знаєте, що це Машинне навчання, припустимо, це частина Штучного Інтелекту, яка присвячена алгоритмам які змушують працювати все це від машинного зору, класифікації спаму тощо тощо.

Моє бачення змінило мене. Коли ви думали про такі типи проблем, ви стикалися з ними з точки зору програмування, думаючи про цикли, умови тощо, і це насправді всі функції, мінімізація функцій витрат, які можуть бути відстанями між точками. Прогнози, засновані на регресіях тощо, тощо

Системи рекомендацій з машинним навчанням
Приклад алгоритму системи рекомендацій щодо фільмів

Підсумок курсу

Отже, вище це основні частини курсу, розділені на дві частини: Контрольована частина та Неконтрольована частина

Навчання під наглядом

  • Модель та функція витрат
  • Градієнтний спуск для лінійної регресії
  • Регуляризація
  • Нейронні мережі
  • Класифікація великих машин та ядра
  • Аналіз основних компонентів (PCA)
  • Дизайн системи машинного навчання
  • Підтримка векторних машин

Навчання без нагляду

  • Зменшення розмірності
  • Виявлення аномалії
  • Рекомендуючі системи
  • Масштабне машинне навчання

Я залишаю речі, але давай - це головне, тоді все руйнується.

Для практики ви використовуєте Matlab або Octave, що можна сказати Matlab OpenSource. Я пройшов курс з Октавою. Як зазначено на перших курсах, вони вибрали ці інструменти, оскільки вони дозволяють швидко прототипувати алгоритми. За допомогою інших інструментів студент витрачав би занадто багато часу на програмування.

Безперечно, хоч це і нелегко, вони залишають все готовим для вас, щоб закінчити це. У вас є все середовище, готове до вправ, набори даних, графіки графіків, багато функцій та змінних, які слід використовувати, і те, що робить студент, - це заповнити кілька рядків основними алгоритмами.

Повторюю, це не тривіально, тим більше, що ви проводите багато часу, спостерігаючи, як щось робиться з Октавою.

Практичні програми

Перегляд прикладів програм і що можна зробити Я не сумніваюся, що це майбутнє галузі. Будь-яка компанія в кінцевому підсумку впровадить рішення з машинним навчанням, штучним інтелектом або як би ми цього не називали, щоб покращити прогнози, контролювати якість та покращити різні виробничі процеси. Зверніть увагу, що я говорю не лише про додатки чи Інтернет-світ, а про фізичні компанії, послуги, виробництво, логістику тощо.

На додаток до вже відомих, розпізнавання голосу, OCR, комп'ютерний зір, мовні перекладачі,

Рекомендуйте системи, прогнози

А тепер це

Цього року моя ідея полягає в тому, щоб спробувати застосувати на практиці те, що я навчився, створивши деякі інструменти, які могли б дуже допомогти в роботі. Я знаю, що це буде непросто, і що мені доведеться ознайомитись з Python та деякими фреймворками, ну Tensor Flow, PyTorch та такою бібліотекою, як Numpy. Я повинен досліджувати ринок.

Крім того, я хотів би заглибитися в глибоке навчання з безкоштовного курсу, запропонованого на http://course.fast.ai/, а також розпочати з Big Data, ще однієї з галузей, пов’язаних зі штучним інтелектом та машинним навчанням, і це також буде дуже корисний для мене на роботі. Я дивився на спеціалізацію в Великі дані Coursera  є кращі, але набагато дорожчі.

Якщо у вас виникли запитання, ви можете залишити коментар.

9 коментарів до "Я закінчив курс машинного навчання Coursera"

  1. Хороший Начо,
    Перш за все дякую, що поділилися своїм досвідом. Я давно хочу пройти курс, пов’язаний з великими даними / машинним навчанням, оскільки працюю у відділі Data Scientist, і в майбутньому я можу отримати ступінь магістра, пов’язану з цією темою.
    Я інженер-промисловець і маю загальне уявлення про те, як працюють великі дані, але я хотів би знати, чи радите ви пройти попередній курс великих даних або курс машинного навчання можна зробити безпосередньо.
    З іншого боку, мій рівень володіння англійською мовою не дуже високий (досить низький), тому я не знаю, чи будуть у мене проблеми з вивченням курсу.
    Дякую за ваш час! Всього найкращого.

    відповідь
    • Привіт Хав’єре. Це вступний курс і досить теоретичний, тому необов’язково мати знання про великі дані, тому що вам не потрібно збирати набори даних, це вже дано вам у вправах. Вони "лише" просять вас реалізувати основний алгоритм.

      А щодо англійської. Відео мають субтитри англійською та іспанською мовами. А ще є стенограми. Вам не потрібно розмовляти, тому я думаю, у вас не буде проблем. Можливо, це вам коштує чогось більше, але я не бачу в цьому перешкоди.

      Привіт і скажи мені, якщо ти смієш. :)

      відповідь
  2. Я розпочав курс, я розумію всю проблему перших 2 тижнів, але на момент виконання першого призначеного завдання я не знаю, як реалізувати те, чого не вистачає для того, щоб програма працювала повністю, як ви говорите вже полегшую майже все, але я зробив усе, що вони пояснюють у відео, і нічого, і я хотів би, якщо б ви могли мені допомогти в цьому.

    відповідь
  3. Здравствуйте.
    Я шукав інформацію зі Стенфордського курсу машинного навчання і потрапив на вашу сторінку. Мене цікавить ця тема та вивчення пітона.
    Як ви кажете, це здається занадто теоретичним, і я шукав більш практичних, але не знаю, якими вони будуть. IBM має декілька, один з них - це "Професійний сертифікат IBM AI Engineering Professional": https://www.coursera.org/professional-certificates/ai-engineer#courses

    Привіт.

    відповідь

залишити коментар