Beheers Machine Learning met deze alles-in-één app – ontworpen voor studenten, professionals en kandidaten voor competitieve examens. Deze app biedt een gestructureerde, hoofdstukgewijze leerervaring die belangrijke concepten, algoritmen en toepassingen behandelt – allemaal gebaseerd op een standaard ML-curriculum.
🚀 Inhoud:
📘 Unit 1: Inleiding tot machine learning
• Wat is machine learning
• Goed geformuleerde leerproblemen
• Een leersysteem ontwerpen
• Perspectieven en vraagstukken binnen machine learning
📘 Unit 2: Concept learning en algemeen-specifiek ordenen
• Concept learning als zoeken
• FIND-S-algoritme
• Versieruimte
• Inductieve bias
📘 Unit 3: Beslissingsboomleren
• Beslissingsboomrepresentatie
• ID3-algoritme
• Entropie en informatieverwerving
• Overfitting en snoeien
📘 Unit 4: Kunstmatige neurale netwerken
• Perceptronalgoritme
• Meerlaagse netwerken
• Backpropagation
• Vraagstukken in netwerkontwerp
📘 Unit 5: Hypothesen evalueren
• Motivatie
• Hypothesenauwkeurigheid schatten
• Betrouwbaarheidsintervallen
• Leren vergelijken Algoritmen
📘 Unit 6: Bayesiaans leren
• Stelling van Bayes
• Maximum Likelihood en MAP
• Naïeve Bayes-classificatie
• Bayesiaanse Belief Networks
📘 Unit 7: Computationele leertheorie
• Waarschijnlijk Bij benadering Correct (PAC) leren
• Steekproefcomplexiteit
• VC-dimensie
• Foutgebonden model
📘 Unit 8: Instantiegebaseerd leren
• K-Nearest Neighbor-algoritme
• Casusgebaseerd redeneren
• Lokaal gewogen regressie
• Vloek van de dimensionaliteit
📘 Unit 9: Genetische algoritmen
• Hypotheseruimte zoeken
• Genetische operatoren
• Fitnessfuncties
• Toepassingen van genetische algoritmen
📘 Unit 10: Regelsets leren
• Sequentiële dekkingsalgoritmen
• Post-pruning van regels
• Regels van de eerste orde leren
• Leren met behulp van Prolog-EBG
📘 Unit 11: Analytisch leren
• Verklaringsgebaseerd leren (EBL)
• Inductief-analytisch leren
• Relevantie-informatie
• Operationaliteit
📘 Unit 12: Inductief en analytisch leren combineren
• Inductief logisch programmeren (ILP)
• FOIL-algoritme
• Verklaring en observatie combineren
• Toepassingen van ILP
📘 Unit 13: Reinforcement Learning
• De leertaak
• Q-Learning
• Methoden voor temporele verschillen
• Verkenningsstrategieën
🔍 Belangrijkste kenmerken:
• Gestructureerde syllabus met onderwerpsgewijze indeling
• Inclusief syllabusboeken, meerkeuzevragen en quizzen voor een uitgebreide leerervaring
• Bladwijzerfunctie voor eenvoudige navigatie en snelle toegang
• Ondersteunt horizontale en liggende weergave voor verbeterde bruikbaarheid
• Ideaal voor de voorbereiding op bachelor-, master- en competitieve examens
• Lichtgewicht ontwerp en eenvoudige navigatie
Of je nu Of je nu een beginner bent of je ML-kennis wilt vergroten, deze app is de perfecte metgezel voor academisch en professioneel succes.
📥 Download nu en begin je reis naar de meesterschap in Machine Learning!