Logo Zephyrnet

Học máy cho mọi người!

Ngày:

Ảnh chụp màn hình từ Học máy cho mọi người

 

It’s 2022. Who is machine learning for?

Machine learning is for everybody!

Or, at least, that’s the name of a new video course from feeCodeCamp, put together by instructor Kylie Ying. The course aims to bring machine learning fundamentals to complete beginners.

From the course video YouTube page:

Learn Machine Learning in a way that is accessible to absolute beginners. You will learn the basics of Machine Learning and how to use TensorFlow to implement many different concepts.

Not only does the course introduce concepts to newcomers, but it gets you up implementing these concepts with code straight away. Thus, while this is a course for beginners to machine learning, it’s not for beginners to coding.

First off, the course starts by covering the absolute basics, such as introductory Google Colab, the basics of what machine learning is, what features are, what classification and regression are, and what it means to prepare data and to train a model. You then wade into the machine learning waters and cover the theory and implementation of algorithms such as K-nearest neighbors, naive Bayes, logistic regression, and support vector machines.

Attention then turns to neural networks and TensorFlow for the remainder of the course. You will learn to implement classifiers in TensorFlow, learn about linear regression with neurons, implement regression neural networks using TensorFlow, and k-means clustering. The course finishes off with principal component analysis and an implementation of k-means and PCA.

Find the course tại đây, cũng như bên dưới.

 

[nội dung được nhúng] [nội dung được nhúng]

 

Kylie does a great job making sure that machine learning is for everybody. Your job is to have fun making it for you.

 
 
Matthew Mayo (@ mattmayo13) là Nhà khoa học dữ liệu và là Tổng biên tập của KDnuggets, nguồn tài nguyên về Khoa học dữ liệu và Máy học trực tuyến. Sở thích của anh ấy là về xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thiết kế và tối ưu hóa thuật toán, học không giám sát, mạng nơ-ron và các phương pháp tiếp cận tự động đối với học máy. Matthew có bằng Thạc sĩ về khoa học máy tính và bằng tốt nghiệp về khai thác dữ liệu. Có thể liên hệ với anh ấy tại editor1 tại kdnuggets [dot] com.
 

tại chỗ_img

Tin tức mới nhất

tại chỗ_img