Machine Learning

का वर्णन Machine Learning

इस कोर्स के बारे में: मशीन लर्निंग स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना कंप्यूटर को कार्य करने का विज्ञान है। पिछले दशक में, मशीन लर्निंग ने हमें स्वयं ड्राइविंग कार, व्यावहारिक भाषण मान्यता, प्रभावी वेब खोज, और मानव जीनोम की एक बेहद बेहतर समझ दी है। मशीन लर्निंग आज उतनी व्यापक है कि आप शायद इसे जानने के बिना दिन में दर्जनों बार उपयोग करते हैं। कई शोधकर्ताओं को यह भी लगता है कि यह मानव स्तरीय एआई की ओर प्रगति करने का सबसे अच्छा तरीका है। इस कक्षा में, आप सबसे प्रभावी मशीन लर्निंग तकनीकों के बारे में जानेंगे, और उन्हें लागू करने और उन्हें अपने लिए काम करने के लिए लाभ प्राप्त करेंगे। सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि आप न केवल सीखने की सैद्धांतिक आधार के बारे में जानेंगे, बल्कि इन तकनीकों को नई समस्याओं के लिए जल्दी और शक्तिशाली रूप से लागू करने के लिए व्यावहारिक ज्ञान प्राप्त करने के बारे में भी जानेंगे। अंत में, आप नवाचार में कुछ सिलिकॉन घाटी के सर्वोत्तम प्रथाओं के बारे में जानेंगे क्योंकि यह मशीन लर्निंग और एआई से संबंधित है।
यह कोर्स मशीन लर्निंग, डेटामाइनिंग और सांख्यिकीय पैटर्न मान्यता के लिए एक व्यापक परिचय प्रदान करता है। विषयों में शामिल हैं: (i) पर्यवेक्षित शिक्षा (पैरामीट्रिक / गैर-पैरामीट्रिक एल्गोरिदम, समर्थन वेक्टर मशीन, कर्नेल, तंत्रिका नेटवर्क)। (ii) असुरक्षित शिक्षा (क्लस्टरिंग, आयामता में कमी, अनुशंसा प्रणाली, गहरी शिक्षा)। (iii) मशीन लर्निंग में सर्वोत्तम अभ्यास (पूर्वाग्रह / भिन्नता सिद्धांत; मशीन लर्निंग और एआई में नवाचार प्रक्रिया)। पाठ्यक्रम कई मामलों के अध्ययन और अनुप्रयोगों से भी आकर्षित करेगा, ताकि आप सीख सकें कि स्मार्ट रोबोट (धारणा, नियंत्रण), टेक्स्ट समझ (वेब ​​सर्च, एंटी-स्पैम), कंप्यूटर विजन, मेडिकल इन्फोर्मेटिक्स बनाने के लिए सीखने वाले एल्गोरिदम को कैसे लागू किया जाए। , ऑडियो, डेटाबेस खनन, और अन्य क्षेत्रों।
आप सीखेंगे कि एक सफल मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट कैसे बनाया जाए। यदि आप एआई में एक तकनीकी नेता बनने की इच्छा रखते हैं, और जानते हैं कि आपकी टीम के काम के लिए दिशा कैसे निर्धारित करें, यह कोर्स आपको दिखाएगा कि कैसे।
इस सामग्री में से अधिकांश को कहीं और नहीं सिखाया गया है, और मेरे से खींचा गया है कई गहरे सीखने के उत्पादों का निर्माण और शिपिंग का अनुभव करें। इस कोर्स में दो "फ्लाइट सिमुलेटर" भी हैं जो आपको मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट लीडर के रूप में निर्णय लेने का अभ्यास करते हैं। यह "उद्योग अनुभव" प्रदान करता है जिसे आप अन्यथा एमएल कार्य अनुभव के वर्षों के बाद ही प्राप्त कर सकते हैं।
सामग्री
01 और 02: परिचय, प्रतिगमन विश्लेषण और ग्रेडियेंट वंश
03 : रैखिक बीजगणित - समीक्षा
04: एकाधिक चर के साथ रैखिक प्रतिगमन
05: ऑक्टेव
06: लॉजिस्टिक रिग्रेशन
07: नियमितीकरण
08: तंत्रिका नेटवर्क - प्रतिनिधित्व
09: तंत्रिका नेटवर्क - सीखना
10: मशीन सीखने की तकनीक लागू करने के लिए सलाह
11: मशीन लर्निंग सिस्टम डिज़ाइन
12: समर्थन वेक्टर मशीनें
13: क्लस्टरिंग
14: आयामता में कमी
15: विसंगति का पता लगाने
16: अनुशंसा प्रणाली
17: बड़े पैमाने पर मशीन लर्निंग
18: एप्लिकेशन उदाहरण - फोटो ओसीआर
1 9: कोर्स सारांश
आप करेंगे:
- समझें कि त्रुटियों का निदान कैसे करें एक मशीन लर्निंग सिस्टम, और
- त्रुटि को कम करने के लिए सबसे आशाजनक दिशाओं को प्राथमिकता देने में सक्षम हो
- जटिल एमएल एसई को समझें ttings, जैसे mismatched प्रशिक्षण / परीक्षण सेट, और मानव स्तरीय प्रदर्शन की तुलना और / या तुलना करना
- जानें कि एंड-टू-एंड लर्निंग, ट्रांसफर लर्निंग और मल्टी-टास्क लर्निंग कैसे लागू करें