קורס מקוצר על למידת מכונה

מבוא מעשי ומהיר של Google ללמידת מכונה, שכולל סדרה של סרטונים מונפשים, הדמיות אינטראקטיביות ותרגולים מעשיים.
התחלת קורס מקוצר עיון במודולים של הקורס הצגת הדרישות המוקדמות מרכז העזרה

יותר מ-100 תרגילים

מה חדש בקורס המקוצר על למידת מכונה?

מאז 2018, מיליוני אנשים ברחבי העולם הסתמכו על קורס מקוצר על למידת מכונה כדי ללמוד איך למידת מכונה עובדת ואיך היא יכולה לעזור להם. אנחנו שמחים להודיע על השקת גרסה מחודשת של MLCC, שמכסה את ההתקדמות האחרונה בתחום ה-AI, עם דגש מוגבר על למידה אינטראקטיבית. בסרטון הזה מוסבר על ה-MLCC החדש והמשופר.

מודולים של קורס

כל מודול בקורס המקוצר על למידת מכונה הוא עצמאי, כך שאם יש לכם ניסיון קודם בלמידת מכונה, תוכלו לדלג ישירות לנושאים שאתם רוצים ללמוד. אם אתם חדשים בלמידת מכונה, מומלץ להשלים את המודולים לפי הסדר הבא.

מודלים של למידת מכונה

במודולים האלה נסביר את העקרונות הבסיסיים של בניית מודלים של רגרסיה וסיווג.

מבוא לרגרסיה לינארית, שכולל מודלים לינאריים, אובדן, ירידה בגרדינט ושינוי של פרמטרים היפר-מרחביים.
מבוא לרגרסיה לוגיסטית, שבה מודלים של למידת מכונה נועדו לחזות את הסבירות לתוצאה נתונה.
מבוא למודלים של סיווג בינארי, שכולל הסבר על סף, מטריצות בלבול ומדדים כמו דיוק, רמת נכונות, אחזור ו-AUC.

נתונים

במודולים האלה תלמדו שיטות בסיסיות ושיטות מומלצות לעבודה עם נתוני למידת מכונה.

איך לנתח ולבצע טרנספורמציה של נתונים מספריים כדי לאמן מודלים של למידת מכונה בצורה יעילה יותר
כאן מוסבר על העקרונות הבסיסיים של עבודה עם נתונים קטגוריים: איך להבדיל בין נתונים קטגוריים לנתונים מספריים, איך לייצג נתונים קטגוריים באופן מספרי באמצעות קידוד one-hot, גיבוב מאפיינים וקידוד ממוצע, ואיך לבצע חפיפה בין מאפיינים.
מבוא למאפיינים של מערכי נתונים ללמידת מכונה, והסבר על הכנת הנתונים כדי להבטיח תוצאות באיכות גבוהה במהלך אימון המודל והערכתו.

מודלים מתקדמים של למידת מכונה

במודולים האלה תלמדו על ארכיטקטורות מתקדמות של מודלים של למידת מכונה.

מבוא לעקרונות הבסיסיים של ארכיטקטורות של רשתות נוירונליות, כולל פרצפטרון, שכבות חבויות ופונקציות הפעלה.
איך הטמעות מאפשרות לבצע למידת מכונה על וקטורים גדולים של מאפיינים.
חדש
מבוא למודלים גדולים של שפה, מאסימונים ועד טרנספורמרים. הסבר על העקרונות הבסיסיים של האופן שבו מודלים גדולים של שפה לומדים לחזות פלט טקסט, וגם על הארכיטקטורה והאימון שלהם.

למידת מכונה בעולם האמיתי

במודולים האלה נדון בגורמים קריטיים שצריך להביא בחשבון כשמפתחים ומפרסים מודלים של למידת מכונה בעולם האמיתי, כולל שיטות מומלצות להעברה לייצור, אוטומציה והנדסה אחראית.

איך פועלת מערכת ייצור של למידת מכונה במגוון רכיבים.
חדש
עקרונות ושיטות מומלצות לשימוש בלמידת מכונה אוטומטית.
מידע על עקרונות ושיטות מומלצות לבדיקת הוגנות של מודלים של למידת מכונה, כולל אסטרטגיות לזיהוי ולצמצום הטיות בנתונים.