Học máy với Python Giới thiệu thực tế IBM

Kevin Vương

Kevin Wong là một nhà phát triển chương trình giảng dạy kỹ thuật. Anh ấy thích phát triển các khóa học tập trung vào giáo dục trong lĩnh vực Dữ liệu lớn. Kevin cập nhật các khóa học để tương thích với các bản phát hành phần mềm mới nhất, tạo lại các khóa học trên môi trường đám mây mới và phát triển các khóa học mới như Giới thiệu về Machine Learning. Kevin đến từ Đại học Alberta, nơi anh đã hoàn thành năm thứ ba về Kỹ thuật máy tính Co-op

Khóa học Machine Learning với Python này đi sâu vào kiến ​​thức cơ bản về machine learning bằng ngôn ngữ lập trình nổi tiếng và dễ tiếp cận. Bạn sẽ tìm hiểu về Học có giám sát và Học không giám sát, xem xét cách Mô hình thống kê liên quan đến Học máy và so sánh từng loại. Xem các ví dụ thực tế về Học máy và cách nó ảnh hưởng đến xã hội theo những cách mà bạn có thể không đoán được

Mục tiêu học tập

Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu về

• Mô hình thống kê liên quan đến Học máy như thế nào và so sánh từng loại. Các ví dụ thực tế về Học máy và cách nó ảnh hưởng đến xã hội theo những cách mà bạn có thể không đoán được. trong phòng thí nghiệm. Sử dụng các thư viện Python cho Machine Learning, chẳng hạn như scikit-learning

• Khám phá nhiều thuật toán và mô hình. thuật toán phổ biến. Hệ thống đề xuất hồi quy, phân loại và phân cụm. Lọc cộng tác và dựa trên nội dung. Đào tạo/Kiểm tra phân tách, giảm độ dốc và lỗi bình phương trung bình Hãy sẵn sàng để học nhiều hơn máy của bạn

  Xin lưu ý. Những học viên hoàn thành thành công khóa học này của IBM có thể nhận được huy hiệu kỹ năng — một chứng chỉ chi tiết, có thể kiểm chứng và kỹ thuật số mô tả kiến ​​thức và kỹ năng mà bạn đã đạt được trong khóa học này. Đăng ký để tìm hiểu thêm, hoàn thành khóa học và nhận huy hiệu của bạn

  Khóa học Machine Learning với Python này đi sâu vào kiến ​​thức cơ bản về machine learning bằng Python, một ngôn ngữ lập trình nổi tiếng và dễ tiếp cận. Bạn sẽ tìm hiểu về giám sát so với. học không giám sát, xem xét cách mô hình thống kê liên quan đến học máy và so sánh từng loại

  Chúng ta sẽ khám phá nhiều thuật toán phổ biến bao gồm Phân loại, Hồi quy, Phân cụm và Giảm kích thước và các mô hình phổ biến như Chia tách đào tạo/kiểm tra, Lỗi bình phương trung bình gốc [RMSE] và Rừng ngẫu nhiên. Đồng thời, bạn sẽ xem xét các ví dụ thực tế về học máy và xem cách nó ảnh hưởng đến xã hội theo những cách mà bạn có thể không đoán được

  Quan trọng nhất, bạn sẽ biến kiến ​​thức lý thuyết của mình thành kỹ năng thực hành bằng cách sử dụng các phòng thí nghiệm thực hành. Hãy sẵn sàng để học nhiều hơn máy của bạn

  Chúng ta sẽ khám phá nhiều thuật toán phổ biến bao gồm Phân loại, Hồi quy, Phân cụm và Giảm kích thước và các mô hình phổ biến như Chia tách đào tạo/kiểm tra, Lỗi bình phương trung bình gốc và Rừng ngẫu nhiên

  Quan trọng nhất, bạn sẽ biến kiến ​​thức lý thuyết của mình thành kỹ năng thực hành bằng cách sử dụng các phòng thí nghiệm thực hành. Hãy sẵn sàng để học nhiều hơn máy của bạn

  Python được sử dụng như thế nào trong học máy?

  Python cung cấp tất cả các bộ kỹ năng cần thiết cho một dự án máy học hoặc AI – tính ổn định, tính linh hoạt và số lượng lớn công cụ . Python giúp các nhà phát triển làm việc hiệu quả và tự tin về sản phẩm mà họ đang sản xuất, từ giai đoạn phát triển đến triển khai và cho đến giai đoạn bảo trì.

  Có nhất thiết phải học Python để học máy không?

  Python là một trong những ngôn ngữ lập trình được ưa thích nhất cho Machine Learning vì cú pháp đơn giản và sự hỗ trợ của một số thư viện machine learning.

  Làm thế nào tôi có thể học máy học?

  Tìm hiểu Machine Learning trong 9 bước đơn giản .

  Tìm hiểu các điều kiện tiên quyết

  Tìm hiểu lý thuyết ML từ A đến Z

  Đi sâu vào các chủ đề thiết yếu

  Làm việc trên các dự án

  Tìm hiểu và làm việc với các công cụ ML khác nhau

  Nghiên cứu các thuật toán ML từ đầu

  Chọn tham gia khóa học máy học

  Đăng ký thực tập

  Máy học ML là gì]?

  Máy học [ML] là một loại trí tuệ nhân tạo [AI] cho phép các ứng dụng phần mềm trở nên chính xác hơn trong việc dự đoán kết quả mà không cần được lập trình rõ ràng để làm như vậy. Machine learning algorithms use historical data as input to predict new output values.