6 Faydalı Makine Öğrenmesi Dersleri ve Temel Kavramları Öğrenmek İçin Kurslar

Makine öğrenmesi otomasyonun geleceğidir. İnsanlar tarafından günlük olarak gerçekleştirilen milyonlarca görev, sonunda eğitilen sinir ağları ile değiştirilecektir. Şimdi bile, makine öğrenme algoritmaları hayatınızı şekillendirir.

İş piyasası bu yeni teknolojiye uyum sağlamak için değişiyor ve kendi ağlarını programlayabilenler (ya da mevcut olanlarla entegre olabilecekler) yüksek talep görüyor.

Makine öğrenmeye dalmak için daha iyi bir zaman hiç olmadı. Makine öğrenimi hakkında bilgi edinmenize yardımcı olacak altı yararlı ders ve kaynak.

1. Kodlama Treni

Daniel Shiffman'ın YouTube kanalına aşina olan herkes, hem işleme hem de p5.js. Eğlenceli gerçek zamanlı öğretme tarzı sayısız insanın kodlamanın temellerini öğrenmesine yardımcı oldu.

Tek başlıkları kapsayan kodlama yarışması videolarının yanı sıra, Shiffman'ın inanılmaz derecede kapsamlı bir makine öğrenimi çalma listesi de var.

Bu videolar özellikle Java veya JavaScript'i ana dilleri olarak öğrenmek isteyenler için faydalıdır. Neyse ki, dizide yer alan kavramlar seçtiğiniz herhangi bir dile uygulanır.

Kodun Doğası, Shiffman'ın çok sevdiği kitap, son bölümünü sinir ağlarına ayırdı. Alana mükemmel bir giriş olarak tek başına durur. Çalışma hem Kodlama Treni YouTube kanalında hem de kişisel GitHub sayfasında sürdürüldü..

Bu şekilde öğrenmenin en büyük gücü Daniel Shiffman'ın kendisidir. Doğal bir öğretmen, kodun makine öğrenme algoritmaları ile nasıl etkileşime girdiğine dair net örnekler verir..

2. Makine Öğrenimi Crash Course

Google, makine öğrenmede büyük oyunculardır. Tensorflow açık kaynak platformu, konuyu herkese çeşitli programlama dillerinde açmak için tasarlanmıştır.

Google ayrıca, hem makine öğrenmenin temellerini hem de Tensorflow'u API'ler aracılığıyla nasıl kullanacağınızı öğretmek için tasarlanan kendi ücretsiz Makine Öğrenim Kazası Kursuna sahiptir..

Dersin her bölümünde, içeriği desteklemek için tam metinle birlikte video anlatımları vardır. Beklendiği gibi, inanılmaz derecede ayrıntılı bir müfredat. Elbette ayrıca interaktif sunuyor “Programlama Yarışması” Modülü anlamanıza yardımcı olacak kodlama zorlukları vermeden önce, kodun tarayıcıda dinamik olarak sunulduğu ve hem çalıştırılabildiği hem de değiştirilebileceği sayfalar.

Müfredat da özellikleri “Bahçesi Egzersizleri” ve şansı “Anlayışınızı kontrol edin”, Makine öğrenmesi ilkeleri ve güncel konuya dayalı soruların etkileşimli görselleştirmelerini içeren.

Google’ın bu alanda lider olması ve ücretsiz bir kurs için bunun çok önemli olduğu şaşırtıcı değil.!

3. Siraj Raval

Orada çok sayıda harika YouTube öğretmeni varken, çok azı Siraj Raval'ın yanı sıra mükemmel sunumlar, konuların net bir şekilde açıklanması ve en önemlisi de mem dengesini elde ediyor.

YouTube kanalı, daha çok Python programlama dili üzerinde yoğunlaşırken, modern veri bilimi ve makine öğrenmesi için gerekli birçok ilkeye de sahiptir. Siraj'ın sinir ağları ve makine öğrenmesi konusunda izlemesi kolay videoların bir listesi var. Hızlı tempolu, tek konulu videolar ve daha uzun canlı akış tarzı proje çalışmaları arasındaki fark, hem temelleri hem de verileri verilere nasıl uygulayacaklarını kapsar.

Siraj kanalı özellikle zaten Python'u öğrenenler için faydalıdır ve eğer dili öğrenmek istiyorsanız, bu temel Python örnekleri 10 Hızlı Öğrenmenize Yardımcı Olacak 10 Temel Python Örneği 10 Temel Python Örnekleri Hızlı Öğrenmenize Yardımcı Olacak Bazı programlama deneyimine sahip olan ve sadece Python'a olabildiğince çabuk geçmek isteyenler için örnekler. temelleri seçmenize yardımcı olacak.

4. Yapay Sinir Ağları ve Derin Öğrenme

Video eğitimleri öğrenmek için harika bir yol olsa da, bazı insanlar bir kitaptan öğrenmeyi tercih ediyor. Sinir Ağları ve Michael Nielsen'in Derin Öğrenmesi, tarayıcı için tasarlanmış gömülü örnekleri kullandığı için bir basılı kitap niteliği taşımamaktadır. Bununla birlikte, sadece makine öğrenmesi tarihinin değil, aynı zamanda sinir ağlarının ardındaki matematiğin nasıl öğrenileceğinin en net yazılı açıklamasıdır..

Kitap baştan sona bir karakter tanıma projesini takip ediyor. Hızlandırılması, okuyucunun, işleyen bir sinir ağını bir araya getirmede karşılaşacakları kararlar ve zorluklarla birlikte, ağın neden ve nasıl öğrendiğini anlamasını sağlar..

Bir kez daha, tercih edilen dil Python'dur, ancak temelleri burada ayrıntılı olarak ele alınmasına rağmen, makine öğrenmesine ilgi duyan herkes için okuma önerilir..

5. Makine Öğrenmesi İçin Udacity Nanodegrees

Birkaç derinlikte var “Nanodegrees” Udacity'de makine öğrenmesi için kullanılabilir. Tavsiye Edilen Bir Makine Öğrenimi Mühendisi Olun kursu, öğrenciyi makine öğrenimi ilkelerini proje çalışması yoluyla alan kapsamlı bir derstir.

Her proje bir mühendisin çalışmalarında karşılaşacağı bir şeyi taklit etmek için tasarlanmıştır. Bu kursa katılan öğrenciler, projelerini dağıtmak için Amazon İnternet Servislerine (AWS) erişebilirler..

Kurs maliyeti 899 $ 'dır, birçok insanın standartlarına göre ucuz olmaz, ancak kursiyer tarafından sağlanan araçlarla birlikte öğretmenlerinizle ilişki kurmanın yararı birçok kişi için paha biçilmez olacaktır..

6. Karışık Müfredat Oluşturma

Bu listedeki her şey ileri öğrenme için mükemmel olsa da, birçok insan temelleri bile zor bulacak. Bu örnekte, kendi kendinize karma bir müfredat oluşturmak, tüm boşlukları doldurmanın ve ilerlemeye devam eden sağlam bir bilgi tabanını sağlamanın harika bir yolu olabilir..

Reddit kullanıcısı pk7677 / r / MachineLearning'deki bir yazıya bazı adalet tavsiyesiyle cevap verdi:

Yazının tamamı kendi kişisel projelerinizi yaratmanızı tavsiye ediyor. Ayrıca alanın yeni ve gelişmekte olan bölgelerine de dikkat etmelisiniz..

Makine Öğrenmesi İçin Derin Öğrenme

Makine öğreniminde hangi yöntemi kullanırsanız kullanın, uzun bir yolculuğa hazır olun. Konu tabiatı gereği inanılmaz derecede yoğun.

Makine öğreniminin popülerliği arttı ve işlem gücü ve bilgisayar bilimlerindeki gelişmelerden kaynaklandı. Arkasındaki teoriye kolay bir yol yoktur. Şimdi geleceğe yönelik programlama dilleri ile başa çıkmanın zamanı geldi.

Eğer bir acemi iseniz, yeni başlayanlar için uygun bir programlama dili seçin 6 Yeni Başlayanlar İçin Öğrenilmesi Gereken En Kolay Programlama Dilleri 6 Yeni Başlayanlar İçin Öğrenilmesi Gereken En Kolay Programlama Dilleri Yeni başlayanlar için ilk altı en kolay programlama dili. Makine öğrenmeye dalmadan önce. Derin öğrenme, makine öğrenmesi ve AI Derin Öğrenme ile Makine Öğrenmesi vs. AI: Karşılaştırmalarımızı karşılaştırmayı da unutmayın. Derin Öğrenme vs Makine Öğrenmesi - AI: Birlikte Nasıl Çalışırlar? Yapay zeka, makine öğrenmesi ve derin öğrenme arasındaki farkı çözmeye çalışmak? İşte hepsi ne anlama geliyor. . Öğrenmeye devam et ve iyi şanslar!