Machine Learning

Softecks

Съдържа реклами

Всичко за това приложение

Добре дошли в структурирано приложение за машинно обучение, предназначено да ви помогне да разберете изкуствения интелект, науката за данните, прогнозното моделиране и разработването на модели. Независимо дали сте студент, амбициозен специалист по данни, софтуерен инженер или технологичен специалист, приложението предоставя организирани уроци и практически ръководства, обхващащи машинното обучение от фундаменталната теория до внедряването.


📱 ДВОЙНА ХЪБОВА СТРУКТУРА НА ОБУЧЕНИЕТО

1. РАЗДЕЛ „УЧЕНЕ“
Разгледайте уроци, обхващащи парадигми на обучение, пространства на хипотези, линейни модели, невронни мрежи, методи на ядрото, дървета на решенията, избор на характеристики и концепции за жизнения цикъл на модела.


2. РАЗДЕЛ „КАК ДА“
Достъп до подробни ръководства, обясняващи работните процеси за подготовка на набори от данни, обучение на модели, оценка, настройка, интерпретация и внедряване.


📚 ТЕМИ ЗА МАШИННО ОБУЧЕНИЕ
• Основи и парадигми на обучение
Разберете машинното обучение, неговите приложения и разликите между контролирано, неконтролирано и подсилващо обучение.

• Концептуално обучение
Изучете пространства на хипотези, индуктивно отклонение, пространства на версии, обобщение и учене от примери.

• Линейни модели
Научете регресия, класификация, линейни функции за вземане на решения и как границите се използват за разделяне на данни.

• Невронни мрежи и методи на ядрото
Разгледайте многослойни перцептрони, мрежи с радиални базисни функции, машини с опорни вектори и методи за сложни пространства от характеристики.

• Дървета на решенията и избор на характеристики
Разберете моделите, базирани на дървета, подходите за избор на характеристики, сравнението на модели и често срещаните предизвикателства при изграждането на надеждни системи.

• Жизнен цикъл на модела
Научете за обучението, валидирането, тестването, наблюдението, поддръжката и отговорното използване на модели за машинно обучение.

💻 ПРАКТИЧЕСКИ УРОЦИ
Разделът „Практическо ръководство“ включва насоки за различните етапи от работния процес за машинно обучение:

• Инсталиране на Python и настройване на Jupyter Notebook
• Конфигуриране на общи библиотеки за наука за данни
• Зареждане и проучване на набори от данни с Pandas
• Почистване на липсващи, дублирани или несъответстващи данни
• Визуализиране на модели с диаграми и графики
• Разделяне на данни на набори за обучение, валидиране и тестване
• Избягване на изтичане на данни по време на подготовка
• Избор на алгоритми за регресия, класификация или клъстериране
• Изграждане и оценка на линейни регресионни модели
• Обучение на модели на k-NN, наивен Байес и машина на опорни вектори
• Групиране на данни с K-Means и йерархично клъстериране
• Намаляване на размерности с анализ на главните компоненти
• Работа с небалансирани набори от данни
• Измерване на производителността с подходящи показатели
• Настройване на хиперпараметри с GridSearchCV
• Прилагане на регуларизация за намаляване на пренареждането
• Създаване на невронни мрежи с TensorFlow и Keras
• Разбиране на прогнозите с важност на характеристиките и SHAP
• Запазване и зареждане на обучени модели
• Разгръщане на модели чрез REST API
• Наблюдение на дрейфа на модела и производителност
• Прилагане на принципите на отговорен изкуствен интелект

🎯 КОЙ МОЖЕ ДА ИЗПОЛЗВА ТОВА ПРИЛОЖЕНИЕ?
Това приложение е подходящо за студенти по компютърни науки и наука за данни, начинаещи, изучаващи изкуствен интелект, разработчици, навлизащи в машинното обучение, софтуерни инженери, изграждащи интелигентни приложения, и професионалисти, интересуващи се от прогнозен анализ.

💡 ПРЕДИМСТВА ОТ ОБУЧЕНИЕТО
Приложението представя темите за машинно обучение в ясен и организиран формат. Структурираните уроци подпомагат постепенното обучение, академичното обучение, подготовката за интервюта и преговорите. Практическите ръководства помагат на учащите да свържат концепции с подготовката на данни, обучението на алгоритми, оценката и внедряването.

Ясната навигация улеснява изследването на теми, преразглеждането на важни концепции и ученето с удобно темпо. Съдържанието подкрепя учащите, които искат широко разбиране на работните процеси в машинното обучение, без да разчитат на несвързани ресурси.

🔄 РЕДОВНИ ОБРАЗОВАТЕЛНИ АКТУАЛИЗАЦИИ
Приложението получава общи актуализации, свързани с уроци по машинно обучение, практически уроци, организация на съдържанието, използваемост, производителност, корекции на грешки и стабилност. Актуализациите могат също така да усъвършенстват съществуващите обяснения и да подобрят учебния процес.

Новите неща

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