Machine Learning
Ietver reklÄmas
Visiem
info
1Ā tÅ«kst.+
LejupielÄdes
Visiem
UzzinÄt vairÄk
Par Ŕo lietotni
Laipni lÅ«dzam strukturÄtÄ maŔīnmÄcÄ«Å”anÄs lietotnÄ, kas izstrÄdÄta, lai palÄ«dzÄtu jums izprast mÄkslÄ«go intelektu, datu zinÄtni, paredzoÅ”o modelÄÅ”anu un modeļu izstrÄdi. NeatkarÄ«gi no tÄ, vai esat students, topoÅ”ais datu zinÄtnieks, programmatÅ«ras inženieris vai tehnoloÄ£iju profesionÄlis, lietotne nodroÅ”ina organizÄtas nodarbÄ«bas un praktiskus ceļvežus, kas aptver maŔīnmÄcÄ«Å”anos no pamatteorijas lÄ«dz ievieÅ”anai.
š± DUÄLO CENTRU MÄCÄŖÅ ANÄS STRUKTÅŖRA
1. MÄCÄŖÅ ANÄS CILNE
IzpÄtiet nodarbÄ«bas, kas aptver mÄcÄ«bu paradigmas, hipotÄžu telpas, lineÄros modeļus, neironu tÄ«klus, kodola metodes, lÄmumu kokus, funkciju izvÄli un modeļa dzÄ«ves cikla koncepcijas.
2. PADOMU CILNE
Piekļūstiet soli pa solim sniegtiem ceļvežiem, kuros paskaidrota datu kopas sagatavoÅ”ana, modeļa apmÄcÄ«ba, novÄrtÄÅ”ana, regulÄÅ”ana, interpretÄcija un ievieÅ”anas darbplÅ«smas.
š MAÅ ÄŖNMÄCÄŖÅ ANÄS TÄMAS
ā¢ Pamati un mÄcÄ«bu paradigmas
Izprotiet maŔīnmÄcÄ«Å”anos, tÄs pielietojumu un atŔķirÄ«bas starp uzraudzÄ«tu, neuzraudzÄ«tu un pastiprinÄÅ”anas mÄcÄ«Å”anos.
ā¢ Koncepciju mÄcÄ«Å”anÄs
IzpÄtiet hipotÄžu telpas, induktÄ«vo neobjektivitÄti, versiju telpas, vispÄrinÄÅ”anu un mÄcÄ«Å”anos no piemÄriem.
ā¢ LineÄrie modeļi
ApgÅ«stiet regresiju, klasifikÄciju, lineÄrÄs lÄmumu funkcijas un to, kÄ robežas tiek izmantotas datu atdalÄ«Å”anai.
ā¢ Neironu tÄ«kli un kodola metodes
IzpÄtiet daudzslÄÅu perceptronus, radiÄlos bÄzes funkciju tÄ«klus, atbalsta vektoru maŔīnas un metodes sarežģītÄm iezÄ«mju telpÄm.
ā¢ LÄmumu koki un iezÄ«mju atlase
Izprotiet uz kokiem balstÄ«tus modeļus, iezÄ«mju atlases pieejas, modeļu salÄ«dzinÄÅ”anu un bieži sastopamÄs problÄmas uzticamu sistÄmu veidoÅ”anÄ.
ā¢ Modeļa dzÄ«ves cikls
Uzziniet par maŔīnmÄcÄ«Å”anÄs modeļu apmÄcÄ«bu, validÄciju, testÄÅ”anu, uzraudzÄ«bu, uzturÄÅ”anu un atbildÄ«gu izmantoÅ”anu.
š» PRAKTISKAS PAMÄCÄŖBAS
PamÄcÄ«bu sadaÄ¼Ä ir sniegti norÄdÄ«jumi dažÄdiem maŔīnmÄcÄ«Å”anÄs darbplÅ«smas posmiem:
ā¢ Python instalÄÅ”ana un Jupyter Notebook iestatÄ«Å”ana
ā¢ Bieži sastopamo datu zinÄtnes bibliotÄku konfigurÄÅ”ana
ā¢ Datu kopu ielÄde un izpÄte ar Pandas
ā¢ TrÅ«kstoÅ”o, dublÄto vai nekonsekvento datu tÄ«rÄ«Å”ana
ā¢ Modeļu vizualizÄcija ar diagrammÄm un grafikiem
ā¢ Datu sadalÄ«Å”ana apmÄcÄ«bas, validÄcijas un testu kopÄs
ā¢ Datu noplÅ«des novÄrÅ”ana sagatavoÅ”anas laikÄ
ā¢ Algoritmu izvÄle regresijai, klasifikÄcijai vai klasterizÄcijai
ā¢ LineÄrÄs regresijas modeļu veidoÅ”ana un novÄrtÄÅ”ana
ā¢ k-NN, NaivÄ Bajesa un atbalsta vektoru maŔīnu modeļu apmÄcÄ«ba
ā¢ Datu grupÄÅ”ana ar K-vidÄjiem un hierarhisku klasterizÄciju
ā¢ Dimensiju samazinÄÅ”ana ar galveno komponentu analÄ«zi
ā¢ NesabalansÄtu datu kopu apstrÄde
ā¢ VeiktspÄjas mÄrÄ«Å”ana ar piemÄrotiem rÄdÄ«tÄjiem
ā¢ Hiperparametru regulÄÅ”ana ar GridSearchCV
ā¢ RegularizÄcijas pielietoÅ”ana, lai samazinÄtu pÄrmÄrÄ«gu pielÄgoÅ”anu
ā¢ Neironu tÄ«klu izveide ar TensorFlow un Keras
ā¢ Prognožu izpratne ar funkciju svarÄ«gumu un SHAP
ā¢ ApmÄcÄ«tu modeļu saglabÄÅ”ana un ielÄde
ā¢ Modeļu izvietoÅ”ana, izmantojot REST API
ā¢ Modeļa nobÄ«des uzraudzÄ«ba un veiktspÄja
ā¢ AtbildÄ«gu mÄkslÄ«gÄ intelekta principu piemÄroÅ”ana
šÆ KAS VAR IZMANTOT Å O LIETOTNI?
Å Ä« lietotne ir piemÄrota datorzinÄtÅu un datu zinÄtnes studentiem, iesÄcÄjiem, kas studÄ mÄkslÄ«go intelektu, izstrÄdÄtÄjiem, kas pÄriet uz maŔīnmÄcÄ«Å”anos, programmatÅ«ras inženieriem, kas veido inteliÄ£entas lietojumprogrammas, un profesionÄļiem, kas interesÄjas par paredzoÅ”o analÄ«tiku.
š” MÄCÄŖÅ ANÄS IEGUVUMI
Lietotne piedÄvÄ maŔīnmÄcÄ«Å”anÄs tÄmas skaidrÄ un organizÄtÄ formÄtÄ. StrukturÄtas nodarbÄ«bas atbalsta pakÄpenisku mÄcÄ«Å”anos, akadÄmiskÄs studijas, interviju sagatavoÅ”anu un atkÄrtoÅ”anu. Praktiski ceļveži palÄ«dz studentiem savienot jÄdzienus ar datu sagatavoÅ”anu, algoritmu apmÄcÄ«bu, novÄrtÄÅ”anu un ievieÅ”anu.
Skaidra navigÄcija atvieglo tÄmu izpÄti, svarÄ«gu jÄdzienu pÄrskatÄ«Å”anu un mÄcÄ«Å”anos ÄrtÄ tempÄ. Saturs atbalsta studentus, kuri vÄlas plaÅ”u izpratni par maŔīnmÄcÄ«Å”anÄs darbplÅ«smÄm, nepaļaujoties uz nesaistÄ«tiem resursiem.
š REGULÄRI IZGLÄŖTOJOÅ I ATJAUNINÄJUMI
Lietotne saÅem vispÄrÄ«gus atjauninÄjumus, kas saistÄ«ti ar maŔīnmÄcÄ«Å”anÄs nodarbÄ«bÄm, praktiskÄm pamÄcÄ«bÄm, satura organizÄciju, lietojamÄ«bu, veiktspÄju, kļūdu labojumiem un stabilitÄti. AtjauninÄjumi var arÄ« precizÄt esoÅ”os skaidrojumus un uzlabot mÄcÄ«bu pieredzi.
š± DUÄLO CENTRU MÄCÄŖÅ ANÄS STRUKTÅŖRA
1. MÄCÄŖÅ ANÄS CILNE
IzpÄtiet nodarbÄ«bas, kas aptver mÄcÄ«bu paradigmas, hipotÄžu telpas, lineÄros modeļus, neironu tÄ«klus, kodola metodes, lÄmumu kokus, funkciju izvÄli un modeļa dzÄ«ves cikla koncepcijas.
2. PADOMU CILNE
Piekļūstiet soli pa solim sniegtiem ceļvežiem, kuros paskaidrota datu kopas sagatavoÅ”ana, modeļa apmÄcÄ«ba, novÄrtÄÅ”ana, regulÄÅ”ana, interpretÄcija un ievieÅ”anas darbplÅ«smas.
š MAÅ ÄŖNMÄCÄŖÅ ANÄS TÄMAS
ā¢ Pamati un mÄcÄ«bu paradigmas
Izprotiet maŔīnmÄcÄ«Å”anos, tÄs pielietojumu un atŔķirÄ«bas starp uzraudzÄ«tu, neuzraudzÄ«tu un pastiprinÄÅ”anas mÄcÄ«Å”anos.
ā¢ Koncepciju mÄcÄ«Å”anÄs
IzpÄtiet hipotÄžu telpas, induktÄ«vo neobjektivitÄti, versiju telpas, vispÄrinÄÅ”anu un mÄcÄ«Å”anos no piemÄriem.
ā¢ LineÄrie modeļi
ApgÅ«stiet regresiju, klasifikÄciju, lineÄrÄs lÄmumu funkcijas un to, kÄ robežas tiek izmantotas datu atdalÄ«Å”anai.
ā¢ Neironu tÄ«kli un kodola metodes
IzpÄtiet daudzslÄÅu perceptronus, radiÄlos bÄzes funkciju tÄ«klus, atbalsta vektoru maŔīnas un metodes sarežģītÄm iezÄ«mju telpÄm.
ā¢ LÄmumu koki un iezÄ«mju atlase
Izprotiet uz kokiem balstÄ«tus modeļus, iezÄ«mju atlases pieejas, modeļu salÄ«dzinÄÅ”anu un bieži sastopamÄs problÄmas uzticamu sistÄmu veidoÅ”anÄ.
ā¢ Modeļa dzÄ«ves cikls
Uzziniet par maŔīnmÄcÄ«Å”anÄs modeļu apmÄcÄ«bu, validÄciju, testÄÅ”anu, uzraudzÄ«bu, uzturÄÅ”anu un atbildÄ«gu izmantoÅ”anu.
š» PRAKTISKAS PAMÄCÄŖBAS
PamÄcÄ«bu sadaÄ¼Ä ir sniegti norÄdÄ«jumi dažÄdiem maŔīnmÄcÄ«Å”anÄs darbplÅ«smas posmiem:
ā¢ Python instalÄÅ”ana un Jupyter Notebook iestatÄ«Å”ana
ā¢ Bieži sastopamo datu zinÄtnes bibliotÄku konfigurÄÅ”ana
ā¢ Datu kopu ielÄde un izpÄte ar Pandas
ā¢ TrÅ«kstoÅ”o, dublÄto vai nekonsekvento datu tÄ«rÄ«Å”ana
ā¢ Modeļu vizualizÄcija ar diagrammÄm un grafikiem
ā¢ Datu sadalÄ«Å”ana apmÄcÄ«bas, validÄcijas un testu kopÄs
ā¢ Datu noplÅ«des novÄrÅ”ana sagatavoÅ”anas laikÄ
ā¢ Algoritmu izvÄle regresijai, klasifikÄcijai vai klasterizÄcijai
ā¢ LineÄrÄs regresijas modeļu veidoÅ”ana un novÄrtÄÅ”ana
ā¢ k-NN, NaivÄ Bajesa un atbalsta vektoru maŔīnu modeļu apmÄcÄ«ba
ā¢ Datu grupÄÅ”ana ar K-vidÄjiem un hierarhisku klasterizÄciju
ā¢ Dimensiju samazinÄÅ”ana ar galveno komponentu analÄ«zi
ā¢ NesabalansÄtu datu kopu apstrÄde
ā¢ VeiktspÄjas mÄrÄ«Å”ana ar piemÄrotiem rÄdÄ«tÄjiem
ā¢ Hiperparametru regulÄÅ”ana ar GridSearchCV
ā¢ RegularizÄcijas pielietoÅ”ana, lai samazinÄtu pÄrmÄrÄ«gu pielÄgoÅ”anu
ā¢ Neironu tÄ«klu izveide ar TensorFlow un Keras
ā¢ Prognožu izpratne ar funkciju svarÄ«gumu un SHAP
ā¢ ApmÄcÄ«tu modeļu saglabÄÅ”ana un ielÄde
ā¢ Modeļu izvietoÅ”ana, izmantojot REST API
ā¢ Modeļa nobÄ«des uzraudzÄ«ba un veiktspÄja
ā¢ AtbildÄ«gu mÄkslÄ«gÄ intelekta principu piemÄroÅ”ana
šÆ KAS VAR IZMANTOT Å O LIETOTNI?
Å Ä« lietotne ir piemÄrota datorzinÄtÅu un datu zinÄtnes studentiem, iesÄcÄjiem, kas studÄ mÄkslÄ«go intelektu, izstrÄdÄtÄjiem, kas pÄriet uz maŔīnmÄcÄ«Å”anos, programmatÅ«ras inženieriem, kas veido inteliÄ£entas lietojumprogrammas, un profesionÄļiem, kas interesÄjas par paredzoÅ”o analÄ«tiku.
š” MÄCÄŖÅ ANÄS IEGUVUMI
Lietotne piedÄvÄ maŔīnmÄcÄ«Å”anÄs tÄmas skaidrÄ un organizÄtÄ formÄtÄ. StrukturÄtas nodarbÄ«bas atbalsta pakÄpenisku mÄcÄ«Å”anos, akadÄmiskÄs studijas, interviju sagatavoÅ”anu un atkÄrtoÅ”anu. Praktiski ceļveži palÄ«dz studentiem savienot jÄdzienus ar datu sagatavoÅ”anu, algoritmu apmÄcÄ«bu, novÄrtÄÅ”anu un ievieÅ”anu.
Skaidra navigÄcija atvieglo tÄmu izpÄti, svarÄ«gu jÄdzienu pÄrskatÄ«Å”anu un mÄcÄ«Å”anos ÄrtÄ tempÄ. Saturs atbalsta studentus, kuri vÄlas plaÅ”u izpratni par maŔīnmÄcÄ«Å”anÄs darbplÅ«smÄm, nepaļaujoties uz nesaistÄ«tiem resursiem.
š REGULÄRI IZGLÄŖTOJOÅ I ATJAUNINÄJUMI
Lietotne saÅem vispÄrÄ«gus atjauninÄjumus, kas saistÄ«ti ar maŔīnmÄcÄ«Å”anÄs nodarbÄ«bÄm, praktiskÄm pamÄcÄ«bÄm, satura organizÄciju, lietojamÄ«bu, veiktspÄju, kļūdu labojumiem un stabilitÄti. AtjauninÄjumi var arÄ« precizÄt esoÅ”os skaidrojumus un uzlabot mÄcÄ«bu pieredzi.
ApgÅ«stiet maŔīnmÄcÄ«Å”anos, Python, algoritmus, neironu tÄ«klus un mÄkslÄ«gÄ intelekta ievieÅ”anu.
AtjauninÄta
DroŔība sÄkas ar izpratni par to, kÄ izstrÄdÄtÄji vÄc un kopÄ«go jÅ«su datus. Datu konfidencialitÄtes un droŔības prakse var atŔķirties atkarÄ«bÄ no izmantojuma, reÄ£iona un vecuma. IzstrÄdÄtÄjs ir sniedzis Å”o informÄciju un laika gaitÄ var to atjauninÄt.
- Å ajÄ lietotnÄ ar treÅ”ajÄm pusÄm var kopÄ«got Å”o veidu datus.IerÄ«ce vai citi identifikatori
- Dati netiek vÄktiUzziniet vairÄk par to, kÄ izstrÄdÄtÄji norÄda datu vÄkÅ”anu.
- Dati tiek Å”ifrÄti pÄrsÅ«tÄ«Å”anas laikÄ
- Datus nevar dzÄst
Jaunumi
App contents re-structured
How to Section added
App Stability & Design Improvements
How to Section added
App Stability & Design Improvements
Visiem
UzzinÄt vairÄkLietotnes atbalsts
Par izstrÄdÄtÄju
RAJIL THANKARAJU
contact@softecks.in
16,Ayya Avenue,
Shanmugavel Nagar,Kathakinaru
Madurai, Tamil Nadu 625107
India
