Wymagania wstępne i przygotowanie

Czy szybki kurs z uczenia maszynowego jest dla Ciebie odpowiedni?

Nie mam żadnego lub prawie żadnego doświadczenia z systemami uczącymi się.

Zalecamy zapoznanie się z materiałami po kolei.

ROZPOCZNIJ NAUKĘ

Mam pewne doświadczenie w dziedzinie systemów uczących się, ale chcę uzyskać bardziej aktualne i pełne informacje.

Szybki kurs z systemów uczących się przyda się, by odświeżyć wiedzę. Przejrzyj wszystkie moduły po kolei lub wybierz tylko te, które Cię interesują.

ROZPOCZNIJ NAUKĘ

Mam praktyczne doświadczenie w stosowaniu pojęć z systemów uczących się do pracy z danymi i tworzenia modeli.

Choć szybkie szkolenie z uczenia maszynowego może być przydatne jako przypomnienie podstawowych informacji systemów uczących się, możesz też zapoznać się z naszymi zaawansowanymi systemami uczącymi się, szkolenia, które obejmują narzędzia i techniki służące do rozwiązywania problemów z systemami uczącymi się domen.

ROZPOCZNIJ NAUKĘ

Szukam samouczków na temat korzystania z interfejsów ML API takich jak Keras.

W ramach szkolenia „Machine Learning Crash Course” znajdziesz kilka ćwiczeń z programowania, w których wykorzystuje się Biblioteki ML, takie jak numpy, pandas i Keras, koncentrują się głównie na nauczaniu. pojęć związanych z systemami uczącymi się i nie uczy dogłębnych interfejsów ML API. Dodatkowe zasoby Keras przeczytaj przewodniki dla programistów Kesas.

Przeczytaj te materiały wstępne i Sekcje wymagań wstępnych przed rozpoczęciem korzystania z systemów uczących się aby przygotować się do ukończenia wszystkich modułów.

Przygotowanie

Zanim rozpoczniesz szybkie szkolenie z systemów uczących się, wykonaj te czynności:

1. Jeśli dopiero zaczynasz korzystać z systemów uczących się, Wprowadzenie do maszyny wirtualnej Edukacja. Ten krótki kurs do samodzielnej nauki przedstawia podstawowe uczenie maszynowe i koncepcjach.
2. Jeśli dopiero zaczynasz korzystać z NumPy, wykonaj NumPy Ultraszybki samouczek – ćwiczenie Colab, które obejmuje wszystkie funkcje NumPy informacji o tym kursie.
3. Jeśli jeszcze nie znasz panda, wykonaj te czynności: pandy Ćwiczenie w Colab, które przedstawia wszystkie pandy w ultraszybkim samouczku informacji o tym kursie.

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

Wymagania wstępne

Szybkie szkolenie z uczenia maszynowego nie wymaga wcześniejszej wiedzy z zakresu systemów uczących się. Aby jednak zrozumieć prezentowane koncepcje i wykonanie ćwiczeń, zalecamy uczniom następujące warunki wstępne:

• Musisz znać się na zmiennych, równaniach liniowych, wykresy funkcji, histogramów i środków statystycznych.

• Musisz być dobrym programistą. Najlepiej byłoby skonfigurować programuję w języku Python, ponieważ a ćwiczenia z programowania są w Pythonie. Jednak doświadczony programiści bez doświadczenia w Pythonie zwykle potrafią dokończyć programowanie, ćwiczenia.

W poniższych sekcjach znajdziesz linki do dodatkowych materiałów pomocniczych co jest pomocne.

Algebra

• zmienne, współczynniki, i funkcje
• równania liniowe, takie jak \(y = b + w_1x_1 + w_2x_2\)
• logarytmy i równania logarytmiczne, takie jak \(y = ln(1+ e^z)\)
• funkcja sigmoid

Algebra liniowa

• ranking tensora i tensora
• mnożenie macierzy

Trygonometria

• tanh (przedstawiony jako funkcji aktywacji; nie potrzeba wcześniejszej wiedzy)

Statystyki

• średnia, mediana, wyniki odstające, i odchylenie standardowe
• umiejętność odczytu histogramu

Rachunek (opcjonalny, w przypadku tematów zaawansowanych)

• pojęcie pochodnej (nie trzeba obliczać pochodnych)
• gradient lub nachylenie
• pochodne częściowe (które są ściśle związane z gradientami).
• reguła łańcucha (aby w pełni zrozumieć algorytm przekazywania wstecznego do trenowania sieci neuronowych)

Programowanie w Pythonie

Samouczek Pythona zawiera te podstawowe informacje:

• definiowanie i wywoływanie funkcji, za pomocą parametrów pozycji i słowa kluczowego

• słowniki, listy, zbiory (tworzenie, dostęp i powtarzanie)

• for pętli, pętle for z wieloma zmiennymi iteratora (np. for a, b in [(1,2), (3,4)])

• if/else blokad warunkowych i wyrażenia warunkowe

• formatowanie ciągu znaków (np. '%.2f' % 3.14)

• zmienne, przypisanie, podstawowe typy danych (int, float, bool, str)

W kilku ćwiczeniach dotyczących programowania wykorzystuje się Pojęcie Pythona:

• lista wyjaśnień

Terminal Bash i konsola Cloud

Aby uruchomić ćwiczenia programowania na komputerze lokalnym lub w konsoli Cloud, powinieneś pracować w wierszu poleceń:

• Instrukcja referencyjna Bassh
• Ściągawka do Bassh
• Poznaj powłokę