Het is 2022. Voor wie is machine learning bedoeld?
Machine learning is voor iedereen!
Of, tenminste, dat is de naam van een nieuwe videocursus van feeCodeCamp, samengesteld door instructeur Kylie Ying. De cursus is bedoeld om de basisprincipes van machine learning naar complete beginners te brengen.
Van de YouTube-pagina van de cursusvideo:
Leer Machine Learning op een manier die toegankelijk is voor absolute beginners. Je leert de basisprincipes van Machine Learning en hoe je TensorFlow kunt gebruiken om veel verschillende concepten te implementeren.
De cursus introduceert niet alleen concepten bij nieuwkomers, maar zorgt er ook voor dat u deze concepten meteen met code kunt implementeren. Hoewel dit dus een cursus is voor beginners in machine learning, is het niet voor beginners in coderen.
Ten eerste begint de cursus met het behandelen van de absolute basisprincipes, zoals de inleidende Google Colab, de basisprincipes van wat machine learning is, wat functies zijn, wat classificatie en regressie zijn, en wat het betekent om gegevens voor te bereiden en een model te trainen. Vervolgens waad je de machine learning-wateren in en behandel je de theorie en implementatie van algoritmen zoals K-dichtstbijzijnde buren, naïeve Bayes, logistieke regressie en ondersteunende vectormachines.
Vervolgens gaat de aandacht voor de rest van de cursus uit naar neurale netwerken en TensorFlow. Je leert classifiers implementeren in TensorFlow, leert over lineaire regressie met neuronen, regressie neurale netwerken implementeren met behulp van TensorFlow en k-means clustering. De cursus wordt afgesloten met een hoofdcomponentenanalyse en een implementatie van k-means en PCA.
Vind de cursus hier, evenals hieronder.
Kylie doet geweldig werk door ervoor te zorgen dat machine learning voor iedereen geschikt is. Het is jouw taak om er plezier aan te beleven om het voor je te maken.
Matthijs Mayo (@mattmayo13) is een datawetenschapper en de hoofdredacteur van KDnuggets, het baanbrekende online hulpmiddel voor gegevenswetenschap en machine learning. Zijn interesses liggen in natuurlijke taalverwerking, ontwerp en optimalisatie van algoritmen, leren zonder toezicht, neurale netwerken en geautomatiseerde benaderingen van machine learning. Matthew heeft een master in computerwetenschappen en een graduaat in datamining. Hij is te bereiken via editor1 op kdnuggets[dot]com.
