Курс присвячений застосуванню мови Python для технологій машинного навчання. вивчаються основні бібліотеки, що використовуються в машинному навчанні та методики їх використання.
- Курс розглядає методи та бібліотеки, засновані на мові Python і призначені для машинного навчання.
- Курс заснований на досвіді практичного застосування бібліотек машинного навчання.
- Курс включає в себе не тільки практичну, а й теоретичну частину, і таким чином не зводиться до простого "збірнику рецептів".
- Курс читається на базі ОС Linux. Навчання проводиться на прикладі популярного дистрибутива Ubuntu. Однак більшість технологій, що вивчаються на курсі, можуть застосовуватися і на базі Windows.
Зміст
Модуль 1. Постановка задачі машинного навчання
- Три типи машинного навчання.
- Схема побудови систем машинного навчання.
- необхідний інструментарій.
- поняття нейронної мережі.
- Персептрон. Визначення, впровадження та навчання.
- Адаптивний лінійний нейрон. Визначення, впровадження та навчання.
- метод градієнтного спуску.
- навчання персептрона.
- метод логістичної регресії.
- метод опорних векторів.
- Метод k найближчих сусідів.
Модуль 4. Навчання з учителем. Задача регресії
- навчання з учителем. Завдання регресії.
- лінійна регресія.
- метод найменших квадратів.
- метод градієнтного спуску.
- оцінка якості регресійної моделі.
- основи нелінійної регресії
- Метод k середніх
- багатошарова нейронна мережа.
- застосування бібліотеки TensorFlow для навчання нейронної мережі.
https://privatelink.de/?https://www.specialist.ru/course/pyml#documets