Training Pelatihan Kursus Jasa Python | Unsupervised Machine Learning Hidden Markov Models Menggunakan Python

Kursus Python, Hidden Markov Model atau HMM  adalah semua tentang urutan belajar.

Banyak data yang akan sangat berguna bagi kita untuk memodelkan secara berurutan. Harga saham adalah urutan harga. Bahasa adalah urutan kata-kata. Penilaian kredit melibatkan urutan meminjam dan membayar kembali uang, dan kita dapat menggunakan urutan itu untuk memprediksi apakah Anda akan default atau tidak. Singkatnya, urutan ada di mana-mana, dan mampu menganalisisnya adalah keterampilan penting dalam kotak alat sains data Anda .

Cara termudah untuk menghargai jenis informasi yang Anda dapatkan dari suatu urutan adalah dengan mempertimbangkan apa yang Anda baca saat ini. Jika saya telah menulis kalimat sebelumnya ke belakang, itu tidak masuk akal bagi Anda, meskipun mengandung semua kata yang sama. Jadi ketertiban itu penting.

Sementara tren saat ini dalam pembelajaran mendalam adalah dengan menggunakan jaringan saraf berulang untuk memodelkan urutan, saya ingin pertama kali memperkenalkan kalian pada algoritma pembelajaran mesin yang telah ada selama beberapa dekade sekarang – Hidden Markov Model.

Kursus ini belajar bagaimana mengukur distribusi probabilitas dari variabel acak . Dalam kursus ini, Anda akan belajar mengukur distribusi probabilitas dari urutan variabel acak.

Kami telah membahas gradient descent dan Anda tahu betapa pentingnya menyelesaikan masalah pembelajaran yang mendalam. Kami mengklaim bahwa gradient descent dapat digunakan untuk mengoptimalkan fungsi objektif. Dalam kursus ini Kami akan menunjukkan kepada Anda bagaimana Anda dapat menggunakan gradient descent untuk menyelesaikan parameter optimal dari HMM, sebagai alternatif dari algoritma ekspektasi-maksimalisasi populer .

Kita akan melakukannya di Theano  dan Tensorflow , yang merupakan perpustakaan populer untuk pembelajaran mendalam. Ini juga akan mengajarkan Anda cara bekerja dengan urutan di Theano dan Tensorflow, yang akan sangat berguna ketika kita membahas jaringan saraf berulang dan LSTMs .

Kursus Python ini juga akan melalui banyak aplikasi praktis model Markov dan model Markov tersembunyi. Kita akan melihat model penyakit dan kesehatan, dan menghitung bagaimana memperkirakan 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 sebuah mesin mengerjakan tulisan Anda untuk Anda. HMM telah sangat sukses dalam pemrosesan bahasa alami  atau  NLP .

Kita akan melihat apa yang mungkin merupakan aplikasi terbaru dari model Markov – 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 . Kami selalu tersedia untuk menjawab pertanyaan Anda dan membantu Anda sepanjang perjalanan ilmu data Anda.

Kursus ini berfokus pada ” bagaimana membangun dan memahami “, bukan hanya “bagaimana menggunakan”. Siapa pun dapat belajar menggunakan API dalam 15 menit setelah membaca beberapa dokumentasi. Ini bukan tentang “mengingat fakta”, ini tentang  “melihat sendiri” melalui eksperimen . Ini akan mengajarkan Anda bagaimana memvisualisasikan apa yang terjadi dalam model secara internal. Jika Anda menginginkan  lebih  dari sekadar tampilan dangkal pada model pembelajaran mesin, kursus ini cocok untuk Anda.