Machine Learning

Softecks

Утрымлівае рэкламу

Пра гэту праграму

Вітаем у структураваным дадатку для машыннага навучання, распрацаваным, каб дапамагчы вам зразумець штучны інтэлект, навуку аб дадзеных, прагнастычнае мадэляванне і распрацоўку мадэляў. Незалежна ад таго, ці з'яўляецеся вы студэнтам, пачаткоўцам-даследчыкам дадзеных, праграмістам ці спецыялістам у галіне тэхналогій, дадатак прапануе арганізаваныя ўрокі і практычныя кіраўніцтвы, якія ахопліваюць машыннае навучанне ад базавай тэорыі да разгортвання.


📱 СТРУКТУРА НАВУЧАННЯ З ДВУМА ЦЭНТРАМІ
1. УКЛАДКА «НАВУЧАННЕ»
Азнаёмцеся з урокамі, якія ахопліваюць парадыгмы навучання, прасторы гіпотэз, лінейныя мадэлі, нейронныя сеткі, метады ядра, дрэвы рашэнняў, выбар прыкмет і канцэпцыі жыццёвага цыклу мадэлі.


2. УКЛАДКА «ЯК ЗРАБІЦЬ»
Атрымайце доступ да пакрокавых кіраўніцтваў, якія тлумачаць падрыхтоўку набору дадзеных, навучанне мадэлі, ацэнку, наладу, інтэрпрэтацыю і рабочыя працэсы разгортвання.


📚 ТЭМЫ МАШЫННАГА НАВУЧАННЯ
• Асновы і парадыгмы навучання
Зразумейце машыннае навучанне, яго прымяненне і адрозненні паміж навучаннем з настаўнікам, без настаўніка і навучаннем з падмацаваннем.

• Канцэптуальнае навучанне
Вывучыце прасторы гіпотэз, індуктыўнае зрушэнне, прасторы версій, абагульненне і навучанне на прыкладах.

• Лінейныя мадэлі
Вывучыце рэгрэсію, класіфікацыю, лінейныя функцыі прыняцця рашэнняў і тое, як межы выкарыстоўваюцца для падзелу дадзеных.

• Нейронныя сеткі і метады ядра
Даследуйце шматслаёвыя перцэптроны, сеткі радыяльных базісных функцый, метады апорных вектараў і метады для складаных прастор прыкмет.

• Дрэвы рашэнняў і выбар прыкмет
Зразумейце мадэлі на аснове дрэў, падыходы да выбару прыкмет, параўнанне мадэляў і распаўсюджаныя праблемы пры стварэнні надзейных сістэм.

• Жыццёвы цыкл мадэлі
Даведайцеся пра навучанне, праверку, тэставанне, маніторынг, абслугоўванне і адказнае выкарыстанне мадэляў машыннага навучання.

💻 ПРАКТЫЧНЫЯ ПАКАЗЧЫКІ
Раздзел «Практычныя ўрокі» змяшчае рэкамендацыі па розных этапах працоўнага працэсу машыннага навучання:

• Усталёўка Python і налада Jupyter Notebook
• Налада распаўсюджаных бібліятэк для навукі аб дадзеных
• Загрузка і вывучэнне набораў дадзеных з дапамогай Pandas
• Ачыстка адсутных, дублікатаў або супярэчлівых дадзеных
• Візуалізацыя шаблонаў з дапамогай дыяграм і графікаў
• Падзел дадзеных на навучальныя, валідацыйныя і тэставыя наборы
• Прадухіленне ўцечкі дадзеных падчас падрыхтоўкі
• Выбар алгарытмаў для рэгрэсіі, класіфікацыі або кластэрызацыі
• Стварэнне і ацэнка мадэляў лінейнай рэгрэсіі
• Навучанне мадэляў k-NN, наіўнага баесаўскага метаду і метаду апорных вектараў
• Групоўка дадзеных з дапамогай K-сярэдніх і іерархічнай кластэрызацыі
• Скарачэнне вымярэнняў з дапамогай аналізу галоўных кампанент
• Апрацоўка незбалансаваных набораў дадзеных
• Вымярэнне прадукцыйнасці з дапамогай адпаведных метрык
• Налада гіперпараметраў з дапамогай GridSearchCV
• Ужыванне рэгулярызацыі для памяншэння перападрыхтоўкі
• Стварэнне нейронных сетак з дапамогай TensorFlow і Keras
• Разуменне прагнозаў з важнасцю прыкмет і SHAP
• Захаванне і загрузка навучаных мадэляў
• Разгортванне мадэляў праз REST API
• Маніторынг дрэйфу мадэлі і прадукцыйнасць
• Ужыванне прынцыпаў адказнага штучнага інтэлекту

🎯 ХТО МОЖА КАРЫСТАЦЦА ГЭТАЙ ПРАГРАМАЙ?
Гэта праграма падыходзіць для студэнтаў, якія вывучаюць інфарматыку і навуку аб дадзеных, пачаткоўцаў, якія вывучаюць штучны інтэлект, распрацоўшчыкаў, якія пераходзяць у машыннае навучанне, праграмных інжынераў, якія ствараюць інтэлектуальныя праграмы, і спецыялістаў, зацікаўленых у прагнастычнай аналітыцы.

💡 ПЕРАВАГІ НАВУЧАННЯ
Праграма прадстаўляе тэмы машыннага навучання ў зразумелым і арганізаваным фармаце. Структураваныя ўрокі падтрымліваюць паступовае навучанне, акадэмічнае вывучэнне, падрыхтоўку да інтэрв'ю і паўтарэнне. Практычныя дапаможнікі дапамагаюць навучэнцам звязаць канцэпцыі з падрыхтоўкай дадзеных, навучаннем алгарытмаў, ацэнкай і разгортваннем.

Зразумелая навігацыя дазваляе лягчэй вывучаць тэмы, пераглядаць важныя канцэпцыі і вучыцца ў камфортным тэмпе. Змест падтрымлівае навучэнцаў, якія жадаюць атрымаць шырокае разуменне працоўных працэсаў машыннага навучання, не абапіраючыся на разрозненыя рэсурсы.

🔄 РЭГУЛЯРНЫЯ АБНАЎЛЕННІ АДУКАЦЫІ
Праграма атрымлівае агульныя абнаўленні, звязаныя з урокамі машыннага навучання, практычнымі падручнікамі, арганізацыяй кантэнту, зручнасцю выкарыстання, прадукцыйнасцю, выпраўленнямі памылак і стабільнасцю. Абнаўленні таксама могуць удасканальваць існуючыя тлумачэнні і паляпшаць працэс навучання.

Што новага

App contents re-structured
How to Section added
App Stability & Design Improvements