Machine Learning

Softecks

Կա գովազդ

Հավելվածի մասին

Բարի գալուստ կառուցվածքային մեքենայական ուսուցման հավելված, որը նախատեսված է ձեզ օգնելու հասկանալ արհեստական ​​բանականությունը, տվյալների գիտությունը, կանխատեսողական մոդելավորումը և մոդելների մշակումը: Անկախ նրանից, թե դուք ուսանող եք, ձգտող տվյալագետ, ծրագրային ապահովման ինժեներ, թե տեխնոլոգիական մասնագետ, հավելվածը տրամադրում է կազմակերպված դասեր և գործնական ուղեցույցներ, որոնք ներառում են մեքենայական ուսուցումը՝ հիմնարար տեսությունից մինչև տեղակայում:

📱 ԵՐԿՈՒ ՀԱՆԳԻՍՏԱՅԻՆ ՈՒՍՈՒՑՄԱՆ ԿԱՌՈՒՑՎԱԾՔ
1. ՍՈՎՈՐԵԼՈՒ ՆԵՐԴԻՐ
Ուսումնասիրեք ուսուցման մոդելները, վարկածների տարածությունները, գծային մոդելները, նեյրոնային ցանցերը, միջուկի մեթոդները, որոշումների ծառերը, հատկանիշների ընտրությունը և մոդելի կյանքի ցիկլի հասկացությունները ներառող դասերը:

2. ԻՆՉՊԵՍ ԱՆԵԼՈՒ ՆԵՐԴԻՐ
Մուտք գործեք քայլ առ քայլ ուղեցույցներ, որոնք բացատրում են տվյալների բազմության պատրաստումը, մոդելի ուսուցումը, գնահատումը, կարգաբերումը, մեկնաբանությունը և տեղակայման աշխատանքային հոսքերը:

📚 ՄԵՔԵՆԱՅԻՆ ՈՒՍՈՒՑՄԱՆ ԹԵՄԱՆԵՐ
• Հիմունքներ և ուսուցման մոդելներ
Հասկացեք մեքենայական ուսուցումը, դրա կիրառությունները և վերահսկվող, չվերահսկվող և ամրապնդող ուսուցման տարբերությունները:

• Հասկացությունների ուսուցում
Ուսումնասիրեք վարկածների տարածությունները, ինդուկտիվ կողմնակալությունը, տարբերակների տարածությունները, ընդհանրացումը և օրինակներից սովորելը:

• Գծային մոդելներ
Սովորեք ռեգրեսիա, դասակարգում, գծային որոշման ֆունկցիաներ և թե ինչպես են սահմանները օգտագործվում տվյալները բաժանելու համար։

• Նեյրոնային ցանցեր և միջուկի մեթոդներ
Ուսումնասիրեք բազմաշերտ պերցեպտրոնները, ռադիալ բազային ֆունկցիաների ցանցերը, օժանդակ վեկտորային մեքենաները և բարդ առանձնահատկությունների տարածությունների մեթոդները։

• Որոշման ծառեր և առանձնահատկությունների ընտրություն
Հասկանացեք ծառերի վրա հիմնված մոդելները, առանձնահատկությունների ընտրության մոտեցումները, մոդելների համեմատությունը և հուսալի համակարգեր կառուցելու ընդհանուր մարտահրավերները։

• Մոդելի կյանքի ցիկլ
Սովորեք մեքենայական ուսուցման մոդելների ուսուցման, վավերացման, փորձարկման, մոնիթորինգի, սպասարկման և պատասխանատու օգտագործման մասին։

💻 ԳՈՐԾՆԱԿԱՆ ՈՒՍՈՒՑՈՒՄՆԵՐ
«Ուսուցում» բաժինը ներառում է ուղեցույց մեքենայական ուսուցման աշխատանքային հոսքի տարբեր փուլերի համար.

• Python-ի տեղադրում և Jupyter Notebook-ի կարգավորում
• Տվյալների ընդհանուր գիտության գրադարանների կարգավորում
• Տվյալների հավաքածուների բեռնում և ուսումնասիրում Pandas-ի միջոցով
• Բացակայող, կրկնօրինակված կամ անհամապատասխան տվյալների մաքրում
• Շաբլոնների վիզուալիզացիա գծապատկերների և գրաֆիկների միջոցով
• Տվյալների բաժանում վերապատրաստման, վավերացման և թեստավորման հավաքածուների
• Տվյալների արտահոսքի կանխարգելում նախապատրաստման ընթացքում
• Ռեգրեսիայի, դասակարգման կամ կլաստերացման ալգորիթմների ընտրություն
• Գծային ռեգրեսիայի մոդելների կառուցում և գնահատում
• k-NN, Naive Bayes և Support Vector Machine մոդելների վերապատրաստում
• Տվյալների խմբավորում K-Means-ի և հիերարխիկ կլաստերացման միջոցով
• Չափերի կրճատում Principal Component Analysis-ի միջոցով
• Անհավասարակշիռ տվյալների հավաքածուների մշակում
• Արդյունավետության չափում համապատասխան չափանիշներով
• Հիպերպարամետրերի կարգավորում GridSearchCV-ի միջոցով
• Կանոնավորացման կիրառում՝ գերհարմարեցումը նվազեցնելու համար
• Նեյրոնային ցանցերի ստեղծում TensorFlow-ի և Keras-ի միջոցով
• Կանխատեսումների հասկացում առանձնահատկությունների կարևորությամբ և SHAP-ով
• Վերապատրաստված մոդելների պահպանում և բեռնում
• Մոդելների տեղակայում REST API-ներ
• Մոդելի շեղման և կատարողականի մոնիթորինգ
• Պատասխանատու արհեստական ​​բանականության սկզբունքների կիրառում

🎯 Ո՞Վ ԿԱՐՈՂ Է ՕԳՏԱԳՈՐԾԵԼ ԱՅՍ ՀԱՎԵԼՎԱԾԸ։
Այս հավելվածը հարմար է համակարգչային գիտության և տվյալների գիտության ուսանողների, արհեստական ​​բանականություն ուսումնասիրող սկսնակների, մեքենայական ուսուցման մեջ մտնող մշակողների, ինտելեկտուալ հավելվածներ կառուցող ծրագրային ապահովման ինժեներների և կանխատեսողական վերլուծությամբ հետաքրքրված մասնագետների համար։

💡 ՈՒՍՈՒՑՄԱՆ ԱՌԱՎԵԼՈՒԹՅՈՒՆՆԵՐ
Հավելվածը մեքենայական ուսուցման թեմաները ներկայացնում է հստակ և կազմակերպված ձևաչափով։ Կառուցվածքային դասերը նպաստում են աստիճանական ուսուցմանը, ակադեմիական ուսումնասիրությանը, հարցազրույցի նախապատրաստմանը և վերանայմանը։ Գործնական ուղեցույցները օգնում են սովորողներին կապել հասկացությունները տվյալների պատրաստման, ալգորիթմների ուսուցման, գնահատման և տեղակայման հետ։

Հստակ նավիգացիան հեշտացնում է թեմաների ուսումնասիրությունը, կարևոր հասկացությունների վերանայումը և հարմարավետ տեմպով ուսումնասիրությունը։ Պարունակությունը աջակցում է այն սովորողներին, ովքեր ցանկանում են լայնորեն հասկանալ մեքենայական ուսուցման աշխատանքային հոսքերը՝ առանց անջատված ռեսուրսների վրա հույս դնելու։

🔄 ԿՐԹԱԿԱՆ ԹԱՐՄԱՑՈՒՄՆԵՐ
Հավելվածը ստանում է ընդհանուր թարմացումներ՝ կապված մեքենայական ուսուցման դասերի, գործնական ձեռնարկների, բովանդակության կազմակերպման, օգտագործելիության, կատարողականության, սխալների շտկման և կայունության հետ։ Թարմացումները կարող են նաև կատարելագործել առկա բացատրությունները և բարելավել ուսուցման փորձը։

Ինչ նոր բան կա

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