Ćwiczenia

Ta strona zawiera listę ćwiczeń w ramach kursu uczącego się systemów uczących się.

Większość ćwiczeń z programowania wykorzystuje zestaw danych dotyczących Kalifornii.

Instrukcje pobierania, instalowania i uruchamiania ćwiczeń programowania na komputerze znajdziesz w sekcji Uruchamianie ćwiczeń programowania lokalnie.

Wszystko

W marcu 2020 r. zaczęliśmy w tym kursie korzystać z ćwiczeń kodowanych z tf.keras. Jeśli wolisz używać starszej wersji ćwiczeń w programie „Estimators”, znajdziesz je na stronie GitHub.

Kopia w ramkach

• Sprawdź swoją wiedzę: nauka nadzorowana, funkcje i etykiety

Maleje do systemów uczących się

• Sprawdź swoją wiedzę: średni błąd kwadratowy

Zmniejszanie strat

• Optymalizacja współczynnika uczenia się
• Sprawdź swoją wiedzę: rozmiar wsadu
• Playground: wskaźnik nauczania i konwersja

Pierwsze kroki z TensorFlow

• Ćwiczenie z programowania: samouczek NumPy Ultraquick
• Ćwiczenie z programowania: panda Samouczek UltraQuick
• Ćwiczenie z programowania: regresja liniowa z danymi syntetycznymi
• Ćwiczenie z programowania: regresja liniowa z prawdziwym zbiorem danych

Zestawy treningowe i testowe

• Playground: zestawy do trenowania i zestawy do testów

Weryfikacja

• Sprawdź swoją integrację: weryfikacja
• Ćwiczenie programowe: zestawy do walidacji

Krzyże cech

• Playground: przedstawiamy krzyżyki funkcji, bardziej złożone krzyży funkcji
• Sprawdź swoją wiedzę: krzyżyki funkcji
• Ćwiczenie z programowania: reprezentacja z krzyżami funkcji

Regularizacja prostoty

• Playground: przekreślenie?
• Sprawdź swoją wiedzę: L₂ Regularizacja, L₂ Regularność i powiązane funkcje
• Playground: badanie L₂ normalizacja

Klasyfikacja

• Sprawdź swoją wiedzę: dokładność, precyzja, czułość, precyzja i czułość
• Sprawdź swoją wiedzę: ROC i AUC
• Ćwiczenie z programowania: klasyfikacja binarna

Ujednolicenie ostrości obrazu

• Sprawdź swoją wiedzę: L₁ Regularizacja, L₁ i regularna L₂
• Playground: badanie L₁ normalizacja

Wprowadzenie do sieci neuronowych

• Playground: pierwsza sieć neuronowa, inicjacja sieci neuronowej, spiralna sieć neuronowa
• Ćwiczenie programistyczne: wprowadzenie do sieci neuronowych

Siatki neuronowe

• Wizualne wyjaśnienie algorytmu propagacji

Siatki neuronowe

• Ćwiczenie z programowania: klasyfikacja wieloklasowa za pomocą MNIST

Sprawiedliwość

• Sprawdź swoją wiedzę: uczciwość
• Ćwiczenie programistyczne: wprowadzenie do uczciwości

Trening statyczny a dynamiczny

• Sprawdź swoją wiedzę: szkolenia online, szkolenie offline

Statyczny i dynamiczny wnioskowanie

• Sprawdź swoją wiedzę: wnioskowanie offline, wnioskowanie online

Zależności danych

• Interpretacja informacji: zależności danych

Programowanie

W marcu 2020 r. zaczęliśmy w tym kursie korzystać z ćwiczeń kodowanych z tf.keras. Jeśli wolisz używać starszej wersji ćwiczeń w programie „Estimators”, znajdziesz je na stronie GitHub.

Kopia w ramkach

• Sprawdź swoją wiedzę: nauka nadzorowana, funkcje i etykiety

Maleje do systemów uczących się

• Sprawdź swoją wiedzę: średni błąd kwadratowy

Zmniejszanie strat

• Optymalizacja współczynnika uczenia się
• Sprawdź swoją wiedzę: rozmiar wsadu
• Playground: wskaźnik nauczania i konwersja

Pierwsze kroki z TensorFlow

• Ćwiczenie z programowania: samouczek NumPy Ultraquick
• Ćwiczenie z programowania: panda Samouczek UltraQuick
• Ćwiczenie z programowania: regresja liniowa z danymi syntetycznymi
• Ćwiczenie z programowania: regresja liniowa z prawdziwym zbiorem danych

Zestawy treningowe i testowe

• Playground: zestawy do trenowania i zestawy do testów

Weryfikacja

• Sprawdź swoją integrację: weryfikacja
• Ćwiczenie programowe: zestawy do walidacji

Krzyże cech

• Playground: przedstawiamy krzyżyki funkcji, bardziej złożone krzyży funkcji
• Sprawdź swoją wiedzę: krzyżyki funkcji
• Ćwiczenie z programowania: reprezentacja z krzyżami funkcji

Regularizacja prostoty

• Playground: przekreślenie?
• Sprawdź swoją wiedzę: L₂ Regularizacja, L₂ Regularność i powiązane funkcje
• Playground: badanie L₂ normalizacja

Klasyfikacja

• Sprawdź swoją wiedzę: dokładność, precyzja, czułość, precyzja i czułość
• Sprawdź swoją wiedzę: ROC i AUC
• Ćwiczenie z programowania: klasyfikacja binarna

Ujednolicenie ostrości obrazu

• Sprawdź swoją wiedzę: L₁ Regularizacja, L₁ i regularna L₂
• Playground: badanie L₁ normalizacja

Wprowadzenie do sieci neuronowych

• Playground: pierwsza sieć neuronowa, inicjacja sieci neuronowej, spiralna sieć neuronowa
• Ćwiczenie programistyczne: wprowadzenie do sieci neuronowych

Siatki neuronowe

• Wizualne wyjaśnienie algorytmu propagacji

Siatki neuronowe

• Ćwiczenie z programowania: klasyfikacja wieloklasowa za pomocą MNIST

Sprawiedliwość

• Sprawdź swoją wiedzę: uczciwość
• Ćwiczenie programistyczne: wprowadzenie do uczciwości

Trening statyczny a dynamiczny

• Sprawdź swoją wiedzę: szkolenia online, szkolenie offline

Statyczny i dynamiczny wnioskowanie

• Sprawdź swoją wiedzę: wnioskowanie offline, wnioskowanie online

Zależności danych

• Interpretacja informacji: zależności danych

Sprawdź swoją wiedzę

W marcu 2020 r. zaczęliśmy w tym kursie korzystać z ćwiczeń kodowanych z tf.keras. Jeśli wolisz używać starszej wersji ćwiczeń w programie „Estimators”, znajdziesz je na stronie GitHub.

Kopia w ramkach

• Sprawdź swoją wiedzę: nauka nadzorowana, funkcje i etykiety

Maleje do systemów uczących się

• Sprawdź swoją wiedzę: średni błąd kwadratowy

Zmniejszanie strat

• Optymalizacja współczynnika uczenia się
• Sprawdź swoją wiedzę: rozmiar wsadu
• Playground: wskaźnik nauczania i konwersja

Pierwsze kroki z TensorFlow

• Ćwiczenie z programowania: samouczek NumPy Ultraquick
• Ćwiczenie z programowania: panda Samouczek UltraQuick
• Ćwiczenie z programowania: regresja liniowa z danymi syntetycznymi
• Ćwiczenie z programowania: regresja liniowa z prawdziwym zbiorem danych

Zestawy treningowe i testowe

• Playground: zestawy do trenowania i zestawy do testów

Weryfikacja

• Sprawdź swoją integrację: weryfikacja
• Ćwiczenie programowe: zestawy do walidacji

Krzyże cech

• Playground: przedstawiamy krzyżyki funkcji, bardziej złożone krzyży funkcji
• Sprawdź swoją wiedzę: krzyżyki funkcji
• Ćwiczenie z programowania: reprezentacja z krzyżami funkcji

Regularizacja prostoty

• Playground: przekreślenie?
• Sprawdź swoją wiedzę: L₂ Regularizacja, L₂ Regularność i powiązane funkcje
• Playground: badanie L₂ normalizacja

Klasyfikacja

• Sprawdź swoją wiedzę: dokładność, precyzja, czułość, precyzja i czułość
• Sprawdź swoją wiedzę: ROC i AUC
• Ćwiczenie z programowania: klasyfikacja binarna

Ujednolicenie ostrości obrazu

• Sprawdź swoją wiedzę: L₁ Regularizacja, L₁ i regularna L₂
• Playground: badanie L₁ normalizacja

Wprowadzenie do sieci neuronowych

• Playground: pierwsza sieć neuronowa, inicjacja sieci neuronowej, spiralna sieć neuronowa
• Ćwiczenie programistyczne: wprowadzenie do sieci neuronowych

Siatki neuronowe

• Wizualne wyjaśnienie algorytmu propagacji

Siatki neuronowe

• Ćwiczenie z programowania: klasyfikacja wieloklasowa za pomocą MNIST

Sprawiedliwość

• Sprawdź swoją wiedzę: uczciwość
• Ćwiczenie programistyczne: wprowadzenie do uczciwości

Trening statyczny a dynamiczny

• Sprawdź swoją wiedzę: szkolenia online, szkolenie offline

Statyczny i dynamiczny wnioskowanie

• Sprawdź swoją wiedzę: wnioskowanie offline, wnioskowanie online

Zależności danych

• Interpretacja informacji: zależności danych

Plac zabaw

W marcu 2020 r. zaczęliśmy w tym kursie korzystać z ćwiczeń kodowanych z tf.keras. Jeśli wolisz używać starszej wersji ćwiczeń w programie „Estimators”, znajdziesz je na stronie GitHub.

Kopia w ramkach

• Sprawdź swoją wiedzę: nauka nadzorowana, funkcje i etykiety

Maleje do systemów uczących się

• Sprawdź swoją wiedzę: średni błąd kwadratowy

Zmniejszanie strat

• Optymalizacja współczynnika uczenia się
• Sprawdź swoją wiedzę: rozmiar wsadu
• Playground: wskaźnik nauczania i konwersja

Pierwsze kroki z TensorFlow

• Ćwiczenie z programowania: samouczek NumPy Ultraquick
• Ćwiczenie z programowania: panda Samouczek UltraQuick
• Ćwiczenie z programowania: regresja liniowa z danymi syntetycznymi
• Ćwiczenie z programowania: regresja liniowa z prawdziwym zbiorem danych

Zestawy treningowe i testowe

• Playground: zestawy do trenowania i zestawy do testów

Weryfikacja

• Sprawdź swoją integrację: weryfikacja
• Ćwiczenie programowe: zestawy do walidacji

Krzyże cech

• Playground: przedstawiamy krzyżyki funkcji, bardziej złożone krzyży funkcji
• Sprawdź swoją wiedzę: krzyżyki funkcji
• Ćwiczenie z programowania: reprezentacja z krzyżami funkcji

Regularizacja prostoty

• Playground: przekreślenie?
• Sprawdź swoją wiedzę: L₂ Regularizacja, L₂ Regularność i powiązane funkcje
• Playground: badanie L₂ normalizacja

Klasyfikacja

• Sprawdź swoją wiedzę: dokładność, precyzja, czułość, precyzja i czułość
• Sprawdź swoją wiedzę: ROC i AUC
• Ćwiczenie z programowania: klasyfikacja binarna

Ujednolicenie ostrości obrazu

• Sprawdź swoją wiedzę: L₁ Regularizacja, L₁ i regularna L₂
• Playground: badanie L₁ normalizacja

Wprowadzenie do sieci neuronowych

• Playground: pierwsza sieć neuronowa, inicjacja sieci neuronowej, spiralna sieć neuronowa
• Ćwiczenie programistyczne: wprowadzenie do sieci neuronowych

Siatki neuronowe

• Wizualne wyjaśnienie algorytmu propagacji

Siatki neuronowe

• Ćwiczenie z programowania: klasyfikacja wieloklasowa za pomocą MNIST

Sprawiedliwość

• Sprawdź swoją wiedzę: uczciwość
• Ćwiczenie programistyczne: wprowadzenie do uczciwości

Trening statyczny a dynamiczny

• Sprawdź swoją wiedzę: szkolenia online, szkolenie offline

Statyczny i dynamiczny wnioskowanie

• Sprawdź swoją wiedzę: wnioskowanie offline, wnioskowanie online

Zależności danych

• Interpretacja informacji: zależności danych