Machine Learning

Softecks

Yra skelbimų

Apie šią programą

Sveiki atvykę į struktūrizuotą mašininio mokymosi programėlę, skirtą padėti suprasti dirbtinį intelektą, duomenų mokslą, nuspėjamąjį modeliavimą ir modelių kūrimą. Nesvarbu, ar esate studentas, siekiantis duomenų mokslininko, programinės įrangos inžinierius ar technologijų specialistas, programėlė teikia organizuotas pamokas ir praktinius vadovus, apimančius mašininį mokymąsi nuo pagrindinės teorijos iki diegimo.

📱 DVIEJŲ CENTRŲ MOKYMOSI STRUKTŪRA
1. MOKYMOSI SKIRTUKAS
Naršykite pamokas, apimančias mokymosi paradigmas, hipotezių erdves, tiesinius modelius, neuroninius tinklus, branduolio metodus, sprendimų medžius, funkcijų pasirinkimą ir modelio gyvavimo ciklo koncepcijas.

2. KAIP TAIKYTI SKIRTUKAS
Prieiga prie nuoseklių vadovų, kuriuose paaiškinamas duomenų rinkinio rengimas, modelio mokymas, vertinimas, derinimas, interpretavimas ir diegimo darbo eigos.

📚 MAŠININIO MOKYMOSI TEMOS
• Pagrindai ir mokymosi paradigmos
Supraskite mašininį mokymąsi, jo taikymą ir skirtumus tarp prižiūrimo, neprižiūrimo ir sustiprinto mokymosi.

• Sąvokų mokymasis
Studijuokite hipotezių erdves, indukcinį šališkumą, versijų erdves, apibendrinimą ir mokymąsi iš pavyzdžių.

• Linijiniai modeliai
Sužinokite apie regresiją, klasifikavimą, linijines sprendimų funkcijas ir kaip ribos naudojamos duomenims atskirti.

• Neuroniniai tinklai ir branduolio metodai
Išnagrinėkite daugiasluoksnius perceptronus, radialinius bazinių funkcijų tinklus, atraminių vektorių mašinas ir sudėtingų požymių erdvių metodus.

• Sprendimų medžiai ir požymių parinkimas
Supraskite medžiais pagrįstus modelius, požymių parinkimo metodus, modelių palyginimą ir dažniausiai pasitaikančius iššūkius kuriant patikimas sistemas.

• Modelio gyvavimo ciklas
Sužinokite apie mašininio mokymosi modelių mokymą, patvirtinimą, testavimą, stebėjimą, priežiūrą ir atsakingą naudojimą.

💻 PRAKTIŠKI PAMOKOS
Instrukcijų skyriuje pateikiamos gairės, kaip atlikti įvairius mašininio mokymosi darbo eigos etapus:

• Python diegimas ir Jupyter Notebook nustatymas
• Įprastų duomenų mokslo bibliotekų konfigūravimas
• Duomenų rinkinių įkėlimas ir naršymas naudojant „Pandas“
• Trūkstamų, pasikartojančių ar nenuoseklių duomenų valymas
• Šablonų vizualizavimas naudojant diagramas ir grafikus
• Duomenų skaidymas į mokymo, patvirtinimo ir bandymų rinkinius
• Duomenų nutekėjimo vengimas rengimo metu
• Regresijos, klasifikavimo ar klasterizavimo algoritmų pasirinkimas
• Linijinės regresijos modelių kūrimas ir vertinimas
• k-NN, Naive Bayes ir Support Vector Machine modelių mokymas
• Duomenų grupavimas naudojant K-Means ir hierarchinį klasterizavimą
• Matmenų mažinimas naudojant pagrindinių komponentų analizę
• Nesubalansuotų duomenų rinkinių tvarkymas
• Našumo matavimas naudojant tinkamas metrikas
• Hiperparametrų derinimas naudojant GridSearchCV
• Reguliarizacijos taikymas siekiant sumažinti perteklinį pritaikymą
• Neuroninių tinklų kūrimas naudojant TensorFlow ir Keras
• Prognozių supratimas atsižvelgiant į funkcijų svarbą ir SHAP
• Apmokytų modelių išsaugojimas ir įkėlimas
• Modelių diegimas naudojant REST API
• Modelio dreifo stebėjimas ir našumas
• Atsakingo dirbtinio intelekto principų taikymas

🎯 KAS GALI NAUDOTIS ŠIA PROGRAMĖLE?
Ši programėlė tinka kompiuterių mokslo ir duomenų mokslo studentams, pradedantiesiems dirbtinio intelekto studijoms, kūrėjams, pereinantiems prie mašininio mokymosi, programinės įrangos inžinieriams, kuriantiems išmaniąsias programas, ir specialistams, besidomintiems nuspėjamąja analitika.

💡 MOKYMOSI NAUDA
Programėlėje mašininio mokymosi temos pateikiamos aiškiu ir organizuotu formatu. Struktūruotos pamokos padeda mokytis laipsniškai, studijuoti akademinius dalykus, ruoštis pokalbiams ir kartoti. Praktiniai vadovai padeda besimokantiesiems susieti sąvokas su duomenų rengimu, algoritmų mokymu, vertinimu ir diegimu.

Aiški navigacija leidžia lengviau tyrinėti temas, dar kartą peržiūrėti svarbias sąvokas ir mokytis patogiu tempu. Turinys skirtas besimokantiesiems, norintiems plačiai suprasti mašininio mokymosi darbo eigą, nesiremiant nesusijusiais ištekliais.

🔄 REGULIARI ŠVIETIMO ATNAUJINIMAI
Programėlė gauna bendruosius atnaujinimus, susijusius su mašininio mokymosi pamokomis, praktiniais vadovėliais, turinio organizavimu, naudojimu, našumu, klaidų taisymais ir stabilumu. Atnaujinimai taip pat gali patikslinti esamus paaiškinimus ir pagerinti mokymosi patirtį.

Kas naujo

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