Apa yang akan Anda pelajari
- Kode dalam Python dari awal
- Teori pembelajaran mesin diterapkan dalam contoh-contoh praktis
- Manipulasi dan analisis data panda
- PyPlot, sebuah kerangka kerja yang menyerupai MATLAB
- Bangun model pembelajaran mesin di TensorFlow
- Membangun jaringan saraf convolutional
- Gunakan Keras dengan model pembelajaran mesin
Persyaratan
- Tidak perlu pengalaman
Deskripsi
Pembelajaran mesin dengan cepat menjadi keterampilan yang diperlukan untuk setiap pengembang perangkat lunak.
Daftarkan diri sekarang untuk mempelajari semua yang perlu Anda ketahui untuk mempercepat, apakah Anda seorang pengembang atau calon ilmuwan data. Ini kursus untuk Anda.
Kursus Python lengkap Anda untuk pengenalan gambar, analisis data, visualisasi data, dan lainnya.
Sama sekali tidak perlu pengalaman. Mulailah dengan pengantar lengkap untuk Python yang sempurna untuk pemula absolut dan juga dapat digunakan ulasan.
Langsung menggunakan perpustakaan dan kerangka kerja paling populer untuk bekerja dengan Python. Anda akan mempelajari semua yang Anda butuhkan untuk menjadi ilmuwan data. Ini termasuk:
1. Analisis Data dengan Panda
Pelajari panda, pustaka perangkat lunak yang ditulis untuk bahasa pemrograman Python untuk manipulasi dan analisis data.
2. Visualisasi Data dengan PyPlot
Pelajari pyplot, kerangka kerja seperti-MATLAB yang memungkinkan Anda untuk membuat gambar, membuat area plot dalam gambar, plot garis di area plot, menghias plot dengan label dan banyak lagi. Pelajari semuanya dalam kursus besar ini.
3. Teori Pembelajaran Mesin
Pembelajaran mesin sangat diminati dan dengan cepat menjadi persyaratan pada resume setiap insinyur perangkat lunak. Pelajari cara mengatasi masalah dengan pembelajaran mesin sebelum menyelam ke dalam contoh praktis.
4. Pengantar TensorFlow
Pelajari TensorFlow, plaform paling populer yang memungkinkan pengembang ML untuk membangun dan menggunakan aplikasi pembelajaran mesin seperti jaringan saraf. Bangun model regresi linier pertama Anda dengan TensorFlow. Pelajari cara membuat dataset, model, melatih, dan menguji!
5. Pengenalan Gambar dengan MNIST
Bangun jaringan saraf convolutional (CNN.) Pelajari cara menggunakan Keras dengan model pembelajaran mesin.
Keras adalah perpustakaan jaringan saraf yang ditulis dalam Python yang mampu berjalan di atas TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, R, Theano, dan PlaidML. Anda dapat mengaktifkan eksperimen cepat dengan jaringan saraf dalam dengan Keras.
Semua kode sumber disertakan untuk setiap proyek.