Home / Pemrograman / Kursus/Jasa Python | Unsupervised Machine Learning Hidden Markov Models Menggunakan Python
Biaya Kursus Komputer Jogja Multimedia

Kursus/Jasa Python | Unsupervised Machine Learning Hidden Markov Models Menggunakan Python

HMM untuk analisis harga saham, pemodelan bahasa, analisis web, biologi, dan PageRank.

Apa yang akan Anda pelajari

  • Memahami dan menghitung berbagai aplikasi Model Markov dan Model Markov Tersembunyi
  • Pahami cara kerja Model Markov
  • Tulis Model Markov dalam kode
  • Menerapkan Model Markov ke urutan data apa pun
  • Pahami matematika di balik rantai Markov
  • Menerapkan model Markov ke bahasa
  • Menerapkan model Markov ke analisis situs web
  • Pahami cara kerja Google PageRank
  • Pahami Model Markov Tersembunyi
  • Tulis Model Markov Tersembunyi dalam Kode
  • Menulis Model Markov Tersembunyi menggunakan Theano
  • Pahami bagaimana penurunan gradien, yang biasanya digunakan dalam pembelajaran mendalam, dapat digunakan untuk HMM

Persyaratan

  • Akrab dengan probabilitas dan statistik
  • Pahami model campuran Gaussian
  • Nyaman dengan Python dan Numpy

Deskripsi

Hidden Markov Model atau HMM  adalah tentang urutan pembelajaran.

Banyak data yang akan sangat berguna bagi kita untuk dimodelkan dalam urutan. Harga saham adalah urutan harga. Bahasa adalah urutan kata. Penilaian kredit melibatkan urutan pinjaman dan pembayaran kembali uang, dan kita dapat menggunakan urutan tersebut untuk memprediksi apakah Anda akan gagal bayar atau tidak. Singkatnya, urutan ada di mana-mana, dan kemampuan menganalisisnya adalah keterampilan penting dalam kotak alat sains data Anda .

Cara termudah untuk menghargai jenis informasi yang Anda peroleh dari sebuah urutan adalah dengan mempertimbangkan apa yang Anda baca sekarang. Jika saya menulis kalimat sebelumnya secara terbalik, itu tidak akan masuk akal bagi Anda, meskipun berisi semua kata yang sama. Jadi ketertiban itu penting.

Sementara tren pembelajaran mendalam saat ini adalah menggunakan jaringan saraf berulang untuk memodelkan urutan, saya ingin memperkenalkan algoritma pembelajaran mesin yang telah ada selama beberapa dekade sekarang – Model Markov Tersembunyi.

Kursus ini mengikuti langsung dari kursus saya di Unsupervised Machine Learning untuk Analisis Cluster , di mana Anda belajar bagaimana mengukur distribusi probabilitas dari variabel acak . Dalam kursus ini, Anda akan belajar mengukur distribusi probabilitas dari urutan variabel acak.

Kami telah membahas penurunan gradien dan Anda tahu betapa pentingnya itu untuk memecahkan masalah pembelajaran yang mendalam. Saya mengklaim bahwa penurunan gradien dapat digunakan untuk mengoptimalkan fungsi tujuan apa pun. Dalam kursus ini saya akan menunjukkan kepada Anda bagaimana Anda dapat menggunakan penurunan gradien untuk menyelesaikan parameter optimal dari sebuah HMM, sebagai alternatif dari algoritma ekspektasi-maksimisasi yang populer .

Kami akan melakukannya di Theano  dan Tensorflow , yang merupakan pustaka populer untuk pembelajaran mendalam. Ini juga akan mengajari Anda cara bekerja dengan urutan di Theano dan Tensorflow, yang akan sangat berguna saat kita membahas jaringan neural berulang dan LSTM .

Kursus ini juga akan membahas banyak aplikasi praktis dari model Markov dan model Markov tersembunyi. Kita akan melihat model penyakit dan kesehatan, dan menghitung bagaimana memprediksi berapa lama Anda akan tetap sakit, jika Anda sakit. Kami akan berbicara tentang bagaimana model Markov dapat digunakan untuk menganalisis bagaimana orang berinteraksi dengan situs web Anda, dan memperbaiki area masalah seperti rasio pentalan tinggi , yang dapat memengaruhi SEO Anda . Kami akan membuat model bahasa yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi penulis dan bahkan menghasilkan teks – bayangkan mesin yang melakukan tulisan Anda untuk Anda. HMM sangat berhasil dalam pemrosesan bahasa alami  atau  NLP .

Kita akan melihat apa yang mungkin merupakan aplikasi model Markov terbaru dan paling produktif – algoritma PageRank Google . Dan akhirnya kita akan membahas aplikasi yang lebih praktis dari model Markov, termasuk menghasilkan gambar, sugesti ponsel cerdas , dan menggunakan HMM untuk menjawab salah satu pertanyaan paling mendasar dalam biologi – bagaimana DNA , kode kehidupan, diterjemahkan ke dalam atribut fisik atau perilaku dari suatu organisme?

Semua materi kursus ini dapat diunduh dan diinstal secara GRATIS. Kami akan melakukan sebagian besar pekerjaan kami di Numpy dan Matplotlib , bersama dengan sedikit Theano

Untuk siapa kursus ini:
  • Mahasiswa dan profesional yang melakukan analisis data, khususnya pada data sekuens
  • Profesional yang ingin mengoptimalkan pengalaman situs web mereka
  • Siswa yang ingin memperkuat pengetahuan pembelajaran mesin dan keahlian praktis mereka
  • Mahasiswa dan profesional yang tertarik dengan analisis DNA dan ekspresi gen
  • Mahasiswa dan profesional yang tertarik dalam bahasa pemodelan dan menghasilkan teks dari model

KURSUS KOMPUTER ONLINE DIMANAPUN ANDA BERADA

About Jogja Multimedia

Check Also

Kursus/Jasa Python | Kelas Master Pemrograman Python

Kelas Master Pemrograman Python Apa yang akan Anda pelajari? Kuasai bahasa pemrograman Python dengan membuat …

Kursus/Jasa Python | Ultimate Seaborn: Visualisasi Data Dengan Python’s Seaborn

Visualisasi data berdampak tinggi di bawah dua baris kode Apa yang akan Anda pelajari? Ajukan …

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan.