W ramach kursu Machine Learning Crash Course będziesz w praktyce wykorzystywać pojęcia związane z systemami uczącymi się, kodując modele w narzędziu tf.keras. Jako środowiska programistycznego będziesz używać Colab. Colab to wersja Jupyter Notebook opracowana przez Google. Podobnie jak Jupyter Notebook, zapewnia interaktywne środowisko programistyczne Pythona łączące tekst, kod, grafikę i wyniki programu.
NumPy i pandy
Korzystanie z narzędzia tf.keras wymaga co najmniej znajomości 2 bibliotek typu open source Pythona:
- NumPy, który upraszcza reprezentację tablic i wykonywanie operacji algebry liniowej.
- pandas, który umożliwia łatwy sposób prezentowania zbiorów danych w pamięci.
Jeśli nie znasz się za pomocą NumPy lub pand, zacznij od wykonania tych 2 ćwiczeń Colab:
- Samouczek NumPy UltraQuick Tutorial. Zawiera wszystkie informacje o NumPy potrzebnych w tym kursie.
- Ćwiczenia z pandą do Ultra, w których znajdziesz wszystkie informacje potrzebne do ukończenia kursu.
Regresja liniowa z tf.keras
Po opanowaniu umiejętności NumPy i pandy wykonaj te 2 ćwiczenia Colab, aby poznać regresję liniową i hiperparametry w tf.keras:
- Regresja liniowa z danymi syntetycznymi, która bada regresję liniową za pomocą zbioru danych zabawek.
- Regresja liniowa z użyciem prawdziwego zbioru danych, który poprowadzi Cię przez proces analizy, który należy wykonać na prawdziwym zbiorze danych.
Ćwiczenia z programowania są wykonywane bezpośrednio w przeglądarce (nie musisz niczego konfigurować!) na platformie Colaboratory. Colaboratory działa w większości najpopularniejszych przeglądarek i jest dokładnie testowane w Chrome oraz przeglądarce Firefox na komputerach. Jeśli wolisz pobrać i uruchomić ćwiczenia offline, zapoznaj się z tymi instrukcjami konfigurowania środowiska lokalnego.