Learn Machine Learning & AI

Prabartan Information Technology

Осы қолданба туралы

«Машиналық оқыту және жасанды интеллект» курсы – бұл сізді «машиналық оқыту дегеніміз не?» дегеннен бастап қазіргі заманғы жасанды интеллекттің алгоритмдерін түсінуге дейінгі құрылымдалған курс, оны қысқаша сабақтар түрінде телефоныңыздан оқи аласыз.

Алдын ала жасанды интеллект тәжірибесі қажет емес. Егер сіз негізгі алгебра мен аздап Python тілін меңгере алсаңыз, осы курсты оқи аласыз.

СІЗ НЕ ҮЙРЕНЕСІЗ

Машиналық оқыту негіздері
Машиналық оқыту дегеніміз не, оның дәстүрлі бағдарламалаудан айырмашылығы, машиналық оқыту жұмыс процесі, оқыту және тест деректері, артық сәйкестендіру, жеткіліксіз сәйкестендіру, ауытқу және дисперсия, сондай-ақ модельдер қалай бағаланады.

Бақылаумен оқыту
Сызықтық регрессия, логистикалық регрессия, шешім ағаштары, кездейсоқ ормандар, тірек векторлық машиналар, k ең жақын көршілер және аңғалдық Байес, әрқайсысының артында интуиция және ол нақты қай жерде қолданылатыны бар.

Бақылаусыз оқыту
K кластерлеу, иерархиялық кластерлеу, өлшемді азайту, негізгі компонентті талдау және аномалияны анықтау дегенді білдіреді.

Терең оқыту және нейрондық желілер
Перцептрондар, белсендіру функциялары, кері таралу, кескіндерге арналған конволюциялық нейрондық желілер, тізбектерге арналған қайталанатын желілер және LSTM және трансформаторларға кіріспе.

Күшейтуді оқыту
Агенттер, орталар, марапаттар, Q оқыту және саясатқа негізделген әдістер ауыр математикасыз түсіндіріледі.

Табиғи тілді өңдеу
Токенизация, ендірулер, сезім талдауы және осы идеялардың негізінде үлкен тілдік модельдер қалай құрылатыны.

Құралдар мен кітапханалар
Python, TensorFlow, Keras, scikit learn, NumPy және Pandas нақты машиналық оқыту жұмыс процесіне қай жерде сәйкес келеді.

Қолданбалы машиналық оқыту
Бұл әдістер денсаулық сақтау, қаржы, ұсыныс жүйелерінде, алаяқтықты анықтауда, компьютерлік көруде және болжауда қалай қолданылады.

ТЕЛЕФОНДА ОҚУ ҮШІН ҚҰРЫЛҒАН

Қысқа сабақтар. Әрбір тақырып бірнеше минут ішінде аяқтай алатын бөлімдерге бөлінген, сондықтан сіз бос кешті күтпей, күніңіздегі бос орындарда ілгерілеу жасай аласыз.

Алдымен қарапайым тіл, екіншіден математика. Әрбір алгоритм кез келген белгі пайда болғанға дейін сөзбен түсіндіріледі, сондықтан оның қалай жазылғанын көрмес бұрын оның не істейтінін түсінесіз.

Мақалада немесе дәрісте терминді кездестірген сәттен бастап іздеу үшін бүкіл курс бойынша іздеу.

Бетбелгілер мен түйіндемелер, сондықтан ұзақ тақырып үзілгеннен кейін аман қалады.

Өнер саласы өзгерген сайын үнемі жаңартылып отырады.

БҰЛ ҚОСЫМША КІМГЕ АРНАЛҒАН

Дәріс оқылмаған кезде екінші түсініктеме алғысы келетін машиналық оқыту, жасанды интеллект немесе деректер ғылымы курсын оқып жатқан студенттер.

Машиналық оқыту инженериясы немесе деректер ғылымы саласына ауысатын бағдарламалық жасақтама әзірлеушілері.

Машиналық оқыту және деректер ғылымы бойынша сұхбаттарға дайындалып жатқан кандидаттар, мұнда сұрақтар әлі де негізінен негізгі мәселелерге қатысты.

Өз салаларындағы жасанды интеллект жүйесінің іс жүзінде не істеп жатқанын түсінуі керек сарапшылар мен мамандар.

Жасанды интеллект күн сайын қолданатын өнімдерінің астында қалай жұмыс істейтініне қызығушылық танытқан кез келген адам.

НЕГЕ МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУДЫ ҚАЗІР ҮЙРЕНУ КЕРЕК

Машиналық оқыту мамандандырылған дағды болудан қалды және техникалық жұмыстың негізгі бөлігі болды. Модельдердің қалай оқытылатынын, неге сәтсіздікке ұшырайтынын және не істей алатынын және не істей алмайтынын түсіну қазір барлық дерлік техникалық рөлдерде, тіпті техникалық емес рөлдерде де пайдалы.

Бұл курс сізге сол түсінікті сіз шынымен аяқтайтын форматта береді: қысқа сабақтар, түсінікті тіл, буферге бейне қажет емес, тіркелгі қажет емес.

Бүгін алғашқы сабағыңызды ашыңыз.

Сұрақтарыңыз, түзетулеріңіз немесе қосқыңыз келетін тақырып бар ма? [e-mail] электрондық поштасына хат жазыңыз — біз қолданбаны оқушылардың сұрауларына негіздеп жаңартамыз.