- Autor:
- Długość
- liczba lekcji: 25, czas trwania: 12:03:04
- Ocena
Kurs video
Machine Learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek
- Wydawnictwo:
- Videopoint
- Wersja:
- Online
- Czas trwania:
- 12 godz. 3 min.
- Technologia:
- Anaconda 3, Python 3.7, Jupyter Notebook, Google Colaboratory
- Ocena:
Spis lekcji kursu video
-
1. Wstęp 00:05:53
-
2. Software i hardware 02:21:59
-
3. Wprowadzenie do uczenia maszynowego 02:02:16
-
4. Przykłady zastosowania klasyfikacji 04:06:39
- 4.1. Przykłady modeli klasyfikacji 00:35:41
- 4.2. Klasyfikacja przy wykorzystaniu płytkiego uczenia maszynowego, w tym wprowadzenie do metod płytkiego uczenia maszynowego 00:28:20
- 4.3. Klasyfikacja tekstów przy wykorzystaniu głębokiego uczenia, w tym wprowadzenie do metod głebokiego uczenia maszynowego 01:35:35
- 4.4. Klasyfikacja obrazów przy wykorzystaniu głębokiego uczenia, w tym wprowadzenie do konwolucyjnych sieci neuronowych 01:01:26
- 4.5. Klasyfikacja obrazów przy wykorzystaniu techniki Transfer Learningu 00:25:37
-
5. Przykłady zastosowania regresji 01:29:28
- 5.1. Co to jest regresja? 00:06:40
- 5.2. Estymacja oczekiwanej wartości na podstawie danych numerycznych przy wykorzystaniu płytkiego uczenia maszynowego 00:23:03
- 5.3. Estymacja oczekiwanej wartości na podstawie obrazów przy wykorzystaniu głębokiego uczenia maszynowego 00:36:49
- 5.4. Prognozowanie wartości w szeregach czasowych przy wykorzystaniu uczenia głębokiego 00:22:56
-
6. Przykłady zastosowania uczenia nienadzorowanego 01:10:07
-
7. Dodatek 1 00:32:07
-
8. Dodatek 2 00:14:35
Opis
kursu video
:
Machine Learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek
Obierz kurs na... machine learning!
Uczenie maszynowe obejmuje techniki wykorzystywane najczęściej w obszarze określanym mianem sztucznej inteligencji — a właśnie ona jest w tej chwili jednym z głównych kierunków rozwoju technologicznego branży IT. Niesamowite jest to, że po odpowiednim przekształceniu wiele problemów praktycznych, inżynierskich czy też biznesowych można rozwiązać właśnie z użyciem uczenia maszynowego. Można dzięki niemu wyszukiwać zdjęcia, na których znajdują się te same lub podobne obiekty, klasyfikować teksty z danej dziedziny, szacować, jak potoczy się kariera absolwenta szkoły i jaki kolejny produkt klient umieści w koszyku. Rozwiązania takich problemów są źródłem budowania wartości właściwie w każdej branży, w której nastąpiła już choćby minimalna cyfryzacja.
Machine learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek pomoże Ci zorientować się w najważniejszych kwestiach dotyczących uczenia maszynowego i poznać techniki budowania praktycznych modeli, pozwalających swobodnie poruszać się w dużych zbiorach danych i wyłuskiwać z nich potrzebne informacje.
Wgryź się w podstawy uczenia maszynowego i wykorzystaj je już dziś — ta rewolucja dzieje się naprawdę!
Czego nauczysz się podczas naszego profesjonalnego szkolenia?
- Zainstalujesz i skonfigurujesz środowisko Anaconda.
- Nauczysz się korzystać z Google Colaboratory.
- Poznasz dobre praktyki w uczeniu maszynowym (w tym metody projektowe).
- Zobaczysz, jak wygląda wczytywanie danych i manipulowanie nimi za pomocą biblioteki Pandas.
- Wykorzystasz modele zaimplementowane w bibliotece Scikit-Learn (sklearn) do rozwiązania problemów:
- klasyfikacji,
- regresji,
- redukcji wymiaru,
- poszukiwania skupień.
- Zbudujesz modele sieci neuronowych w bibliotece Keras/Tensorflow (w tym modele sieci konwolucyjnych i rekurencyjnych).
- Sprawdzisz, jak wykorzystać biblioteki MLextend do analiz asocjacji.
W kolejnych krokach opanujesz technikę transfer learningu, dokonasz optymalizacji hiperparametrów modeli i odkryjesz, jak działa konteneryzacja rozwiązań z użyciem Dockera.
Machine learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek zakończysz na poziomie podstawowym, ale Twoja wiedza zwiększy się zdecydowanie. Bezpośrednio dzięki umiejętnościom zdobytym w czasie kursu będziesz potrafił zbudować takie rozwiązania jak: klasyfikator obrazów (na przykład rozpoznający, że na obrazie z kamery bezpieczeństwa pojawił się jakiś konkretny obiekt), klasyfikator tekstów (na przykład pozwalający zaklasyfikować wiadomości do odpowiedniej kategorii), model do prognozy zjawisk obserwowanych w czasie (na przykład prognozujący liczbę samochodów, które przejeżdżają dany odcinek drogi), model mierzący różne wartości liczbowe na podstawie obrazów (na przykład taki, który jest w stanie stwierdzić, jak bardzo nachylony jest obiekt znajdujący się na zdjęciu), model pozwalający wyszukiwać obiekty o podobnych cechach (na przykład zdjęcia zawierające podobne obiekty).
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe
Sztuczna inteligencja w połączeniu z rozwojem narzędzi big data, usług chmurowych i stopniowym zwiększaniem mocy obliczeniowej nawet komputerów klasy PC coraz szybciej przekształca branżę IT. Dzięki temu, że należące do niej wielkie firmy udostępniły na zasadach open source wiele narzędzi i bibliotek, które pozwalają na szybkie i sprawne budowanie rozwiązań opartych na uczeniu maszynowym, rozwój tej dziedziny przyspiesza jeszcze bardziej.
Machine learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek pozwoli Ci odkryć najważniejsze techniki uczenia maszynowego i dostosować modele do Twoich celów. Oprócz przykładów zastosowania klasyfikacji z użyciem płytkiego i głębokiego uczenia maszynowego oraz zastosowania regresji znajdziesz tu przykłady uczenia nienadzorowanego, optymalizacji hiperparametrów oraz konteneryzacji wytrenowanych modeli za pomocą Dockera.
Przyjmij zaproszenie do świata AI!
Trudno określić, jak będzie się rozwijać uczenie maszynowe w przyszłości, jednak pewne jest, że przynajmniej w najbliższych latach będzie to dziedzina znajdująca coraz więcej praktycznych zastosowań. Zaobserwować można postępującą „demokratyzację” uczenia maszynowego — narzędzia stają się coraz łatwiejsze w użyciu, dostępne są już wytrenowane modele, które dzięki technice transfer learningu łatwo jest zaprząc do rozwiązywania własnych problemów, a usługi chmurowe, oferujące możliwość użycia komputerów o dużej mocy obliczeniowej, mają na tyle przystępne ceny, że każda firma czy nawet osoba prywatna może sobie pozwolić na korzystanie z tych narzędzi. To wszystko powoduje, że wiele osób pragnie jak najszybciej poznać techniki związane z uczeniem maszynowym i ze sztuczną inteligencją.
Machine learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek to najlepszy wstęp do praktycznego zastosowania metod zdecydowanie ułatwiających pracę z dużymi zbiorami danych. Po tym kursie już nigdy nie będziesz musiał ręcznie szukać igły w stogu siana.
Tylko dla wtajemniczonych
W 2020 roku firma OpenAI udostępniła API do modelu GPT-3, którego najobszerniejsza wersja zawiera przeszło 170 miliardów parametrów (dla porównania: modele omawiane podczas szkolenia Machine learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek mają maksymalnie kilkadziesiąt milionów parametrów). Okazuje się, że tak duży model, wytrenowany na ogromnym zbiorze tekstów, zaczyna mieć już pewne cechy, których spodziewać by się można po przyszłych modelach „ogólnej sztucznej inteligencji” — potrafi rozwiązywać zadania, do których nie został bezpośrednio wytrenowany. Jego możliwości są oczywiście nadal bardzo dalekie od możliwości ludzkiego mózgu, jednakże jego potencjalne praktyczne zastosowania są przeogromne, wręcz przełomowe. Obecnie dostęp do modelu GPT-3 jest możliwy jedynie przez API udostępniane beta testerom, ale gdy tylko dostęp ten stanie się powszechny, warto poeksperymentować z tym modelem i sprawdzić jego działanie.
Jak zrozumieć działanie modeli klasyfikacji w Pythonie?
Wybrane bestsellery
Videopoint - inne kursy
Dzięki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep@helion.pl
Książka drukowana
Oceny i opinie klientów: Machine Learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek Piotr Szajowski (4) Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.
(4)
(0)
(0)
(0)
(0)
(0)
więcej opinii
ukryj opinie