logo

TechCodeview

Koneoppimisen opetusohjelma

ML-opetusohjelma

Koneoppimisen opetusohjelma kattaa perus- ja edistykselliset käsitteet, jotka on erityisesti suunniteltu palvelemaan sekä opiskelijoita että kokeneita ammattilaisia.

Tämä koneoppimisopas auttaa sinua saamaan vankan johdannon koneoppimisen perusteisiin ja tutkimaan monenlaisia ​​tekniikoita, mukaan lukien ohjattu, valvomaton ja vahvistusoppiminen.



java prioriteettijono

Koneoppiminen (ML) on tekoälyn (AI) aliverkkoalue, joka keskittyy sellaisten järjestelmien kehittämiseen, jotka oppivat – tai parantavat suorituskykyä – keräämiensä tietojen perusteella. Tekoäly on laaja sana, joka viittaa järjestelmiin tai koneisiin, jotka muistuttavat ihmisen älyä. Koneoppimisesta ja tekoälystä keskustellaan usein yhdessä, ja termejä käytetään toisinaan vaihtokelpoisina, vaikka ne eivät tarkoita samaa asiaa. Ratkaiseva ero on se, että vaikka kaikki koneoppiminen on tekoälyä, kaikki tekoäly ei ole koneoppimista.

Mitä on koneoppiminen?

Koneoppiminen on tutkimusala, joka antaa tietokoneille mahdollisuuden oppia ilman, että niitä on erikseen ohjelmoitu. ML on yksi jännittävimmistä teknologioista, joihin on koskaan törmännyt. Kuten nimestä käy ilmi, se antaa tietokoneelle, joka tekee siitä enemmän samankaltaisen kuin ihmiset: kyvyn oppia. Koneoppimista käytetään nykyään aktiivisesti, ehkä useammissa paikoissa kuin voisi odottaa.

Viimeaikaiset artikkelit koneoppimisesta

Sisällysluettelo

Koneoppimisen ominaisuudet

  • Koneoppiminen on datalähtöistä tekniikkaa. Organisaatioiden päivittäin tuottamat suuret tiedot. Joten merkittävien datasuhteiden ansiosta organisaatiot tekevät parempia päätöksiä.
  • Kone voi oppia itsensä aiemmista tiedoista ja kehittyä automaattisesti.
  • Annetusta tietojoukosta se havaitsee tiedoista erilaisia ​​​​malleja.
  • Suurille organisaatioille brändäys on tärkeää ja suhteellisen asiakaskunnan kohdistaminen on entistä helpompaa.
  • Se on samanlainen kuin tiedon louhinta, koska se käsittelee myös valtavaa datamäärää.

Esittely:

  1. Koneoppimisen aloittaminen
  2. Johdatus koneoppimiseen
  3. Mitä on koneoppiminen?
  4. Johdatus dataan koneoppimisessa
  5. Demystifioiva koneoppiminen
  6. ML – Sovellukset
  7. Parhaat Python-kirjastot koneoppimiseen
  8. Tekoäly | Esittely
  9. Koneoppiminen ja tekoäly
  10. Ero koneoppimisen ja tekoälyn välillä
  11. Tekoälyn agentit
  12. 10 koneoppimisen perushaastattelukysymystä

Tietojenkäsittelyn ymmärtäminen
  • Python | Luo testitietojoukkoja Sklearnilla
  • Python | Luo testitietojoukkoja koneoppimista varten
  • Python | Tietojen esikäsittely Pythonissa
  • Tietojen puhdistus
  • Ominaisuuden skaalaus – Osa 1
  • Ominaisuuden skaalaus – Osa 2
  • Python | Tietojoukkojen etikettikoodaus
  • Python | Datajoukkojen yksi kuuma koodaus
  • Epätasapainoisten tietojen käsittely SMOTE- ja lähes piti -algoritmilla Pythonissa
  • Tekevä muuttujaloukku regressiomalleissa

    • Ohjattu oppiminen:

    1. Luokittelun aloittaminen
    2. Luokituksen peruskäsite
    3. Regressiotekniikoiden tyypit
    4. Luokittelu vs regressio
    5. ML | Oppimistyypit – Ohjattu oppiminen
    6. Moniluokkainen luokittelu scikit-learnillä
    7. Gradienttilasku:
      • Gradient Descent -algoritmi ja sen muunnelmat
      • Stokastinen gradienttilasku (SGD)
      • Mini-Batch Gradient Descent Pythonilla
      • Gradientin laskeutumisen optimointitekniikat
      • Johdatus Momentum-pohjaiseen Gradient Optimizeriin
    8. Lineaarinen regressio :
      • Johdatus lineaariseen regressioon
      • Gradientin laskeutuminen lineaarisessa regressiossa
      • Matemaattinen selitys lineaarisen regression työskentelylle
      • Normaaliyhtälö lineaarisessa regressiossa
      • Lineaarinen regressio (Python-toteutus)
      • Yksinkertainen lineaarinen regressio käyttämällä R:tä
      • Yksimuuttuja lineaarinen regressio Pythonissa
      • Useita lineaarisia regressioita Pythonilla
      • Moninkertainen lineaarinen regressio käyttämällä R:tä
      • Paikallisesti painotettu lineaarinen regressio
      • Yleistetyt lineaariset mallit
      • Python | Lineaarinen regressio käyttämällä sklearnia
      • Lineaarinen regressio käyttäen Tensorflowa
      • Käytännön lähestymistapa yksinkertaiseen lineaariseen regressioon R:n avulla
      • Lineaarinen regressio PyTorchin avulla
      • Pyspark | Lineaarinen regressio käyttäen Apache MLlib
      • ML | Boston Housing Kaggle Challenge lineaarisella regressiolla
    9. Python | Toteutus Polynomiregressio
    10. Softmax regressio käyttämällä TensorFlow'ta
    11. Logistinen regressio:
      • Logistisen regression ymmärtäminen
      • Miksi logistinen regressio luokituksessa?
      • Logistinen regressio Pythonilla
      • Logistisen regression kustannusfunktio
      • Logistinen regressio käyttäen Tensorflowa
    12. Naiivi Bayes Luokittelut
    13. Tukivektori:
      • Tukea Pythonissa vektorikoneita (SVM:itä).
      • SVM-hyperparametrien viritys GridSearchCV:n avulla
      • Tukea vektorikoneita (SVM:itä) R:ssä
      • SVM:n käyttäminen luokituksen suorittamiseen epälineaariselle tietojoukolle
    14. Päätöspuu:
      • Päätöspuu
      • Päätöspuun regressio käyttämällä sklearnia
      • Päätöspuu Johdanto esimerkin kanssa
      • Päätöspuun toteutus Pythonilla
      • Ohjelmistotekniikan päätöspuu
    16. Satunnainen metsä:
      • Satunnainen metsäregressio Pythonissa
      • Yhtyeen luokitin
      • Äänestysluokitin Sklearnilla
      • Pussituksen luokitin

    Ohjaamaton oppiminen:

    1. ML | Oppimistyypit – Ohjaamaton oppiminen
    2. Ohjattua ja ohjaamatonta oppimista
    3. Klusterointi koneoppimisessa
    4. Erityyppiset klusterointialgoritmit
    5. K tarkoittaa klusterointia – Johdanto
    6. Kyynärpäämenetelmä k:n optimaaliseen arvoon KMeansissa
    7. Random Initialization Trap K-Meansissa
    8. ML | K-keino++ Algoritmi
    9. Testitietojen analysointi K-Means Clusteringin avulla Pythonissa
    10. Mini Batch K-keino klusterointialgoritmia
    11. Mean-Shift Clustering
    12. DBSCAN – Tiheyspohjainen klusterointi
    13. DBSCAN-algoritmin käyttöönotto Sklearnilla
    14. Sumea klusterointi
    15. Spektriklusterointi
    16. OPTIIKA Klusterit
    17. OPTIIKA Klusteroinnin toteutus Sklearnilla
    18. Hierarkkinen klusterointi (agglomeratiivinen ja jakautuva klusteri)
    19. Agglomeratiivisen klusteroinnin toteuttaminen Sklearnilla
    20. Gaussin sekoitusmalli

    Vahvistusoppiminen:

    1. Vahvistusoppiminen
    2. Vahvistusoppimisalgoritmi: Python-toteutus Q-oppimisen avulla
    3. Johdatus Thompson Samplingiin
    4. Geneettinen algoritmi vahvistavaan oppimiseen
    5. SARSA-vahvistusoppiminen
    6. Q-Learning Pythonissa

    Mittasuhteiden vähennys:

    1. Johdatus ulottuvuuden vähentämiseen
    2. Kernel PCA:n esittely
    3. Pääkomponenttianalyysi (PCA)
    4. Pääkomponenttianalyysi Pythonilla
    5. Matala-arvoiset likiarvot
    6. Lineaarisen erotteluanalyysin yleiskatsaus (LDA)
    7. Lineaarisen erotteluanalyysin (LDA) matemaattinen selitys
    8. Yleistetty erotteluanalyysi (GDA)
    9. Itsenäinen komponenttianalyysi
    10. Ominaisuuskartoitus
    11. Ylimääräinen puuluokitin ominaisuuksien valintaan
    12. Chi-neliötesti ominaisuuden valinnassa – matemaattinen selitys
    13. ML | T-hajautettu stokastinen naapurin upottaminen (t-SNE) -algoritmi
    14. Python | Miten ja missä ominaisuuksien skaalaus tehdään?
    15. Ominaisuuden valinnan parametrit
    16. Ali- ja ylisovitus koneoppimisessa

    Luonnollisen kielen käsittely:

    1. Johdatus luonnolliseen kielenkäsittelyyn
    2. Tekstin esikäsittely Pythonissa | Sarja - 1
    3. Tekstin esikäsittely Pythonissa | Sarja 2
    4. Pythonin lopetussanojen poistaminen NLTK:lla
    5. Tokenisoi teksti NLTK:lla pythonissa
    6. Kuinka tekstin, lauseen, sanojen tokenointi toimii
    7. Johdatus Stemmingiin
    8. Sanat NLTK:lla
    9. Lemmatisaatio NLTK:lla
    10. Lemmatisointi TextBlobilla
    11. Kuinka saada synonyymejä/antonyymejä NLTK WordNetistä Pythonissa?

    Neuraaliverkot:

    1. Johdatus keinotekoisiin neutraaleihin verkkoihin | Sarja 1
    2. Johdatus keinotekoiseen hermoverkkoon | Sarja 2
    3. ANN:n (Artificial Neural Networks) esittely | Sarja 3 (hybridijärjestelmät)
    4. ANN:n esittely | Sarja 4 (verkkoarkkitehtuurit)
    5. Aktivointitoiminnot
    6. Keinotekoisen hermoverkon koulutusprosessin toteuttaminen Pythonissa
    7. Yksi neuronin hermoverkko Pythonissa
    8. Konvoluutiohermoverkot
      • Johdatus konvoluutiohermoverkkoon
      • Johdatus poolauskerrokseen
      • Johdatus pehmusteeseen
      • Pehmustetyypit konvoluutiokerroksessa
      • Konvoluutiohermoverkon käyttäminen mnist-tietojoukossa
    9. Toistuvat hermoverkot
      • Johdatus toistuvaan hermoverkkoon
      • Toistuvien hermoverkkojen selitys
      • Seq2seq malli
      • Johdatus pitkäkestoiseen lyhytaikaiseen muistiin
      • Pitkän lyhytaikaisen muistin verkkojen selitys
      • Gated Recurrent Unit Networks (GAN)
      • Tekstin luominen porteilla toistuvien yksikköverkkojen avulla
    10. GANs – Generative Adversarial Network
      • Generatiivisen vastavuoroisen verkoston esittely
      • Generative Adversarial Networks (GAN)
      • Generatiivisten vastavuoroisten verkostojen käyttötapaukset
      • Luovan kilpailevan verkoston rakentaminen Kerasin avulla
      • Modal Collapse GANissa
    11. Johdatus Deep Q-Learningiin
    12. Deep Q-Learningin toteuttaminen Tensorflowin avulla

    ML – Käyttöönotto:

    1. Ota koneoppimisverkkosovelluksesi (Streamlit) käyttöön Herokussa
    2. Ota koneoppimismalli käyttöön Streamlit-kirjaston avulla
    3. Ota koneoppimismalli käyttöön Flaskilla
    4. Python – Luo käyttöliittymät koneoppimismallin prototyyppien luomiseen Gradiolla
    5. Kuinka valmistella tietoja ennen koneoppimismallin käyttöönottoa?
    6. ML-mallien käyttöönotto API:na FastAPI:n avulla
    7. Otetaan Scrapy-hämähäkki käyttöön ScrapingHubissa

    ML – Sovellukset:

    1. Sademäärän ennustaminen lineaarisella regressiolla
    2. Käsinkirjoitettujen numeroiden tunnistaminen PyTorchin Logistic Regression -toiminnolla
    3. Kaggle Breast Cancer Wisconsin -diagnoosi käyttäen logistista regressiota
    4. Python | Movie Recommender -järjestelmän käyttöönotto
    5. Tukee Vector Machinea kasvojen piirteiden tunnistamiseen C++:ssa
    6. Päätöspuut – väärennettyjen kolikoiden palapeli (12 kolikon palapeli)
    7. Luottokorttipetosten havaitseminen
    8. Ravintolaarvostelujen NLP-analyysi
    9. Multinomiaalisen naiivien lahden soveltaminen NLP-ongelmiin
    10. Kuvan pakkaus K-keinoklusterilla
    11. Syvä oppiminen | Kuvatekstien luominen Avengers EndGames -hahmoilla
    12. Miten Google käyttää koneoppimista?
    13. Kuinka NASA käyttää koneoppimista?
    14. 5 mieleenpainuvaa tapaa Facebook käyttää koneoppimista
    15. Kohdennettu mainonta koneoppimisen avulla
    16. Kuinka tunnetut yritykset käyttävät koneoppimista?

    Muut:

    1. Kuvion tunnistus | Johdanto
    2. Laske binaariluokittimen tehokkuus
    3. Logistic Regression v/s Decision Tree Classification
    4. R vs Python Datasciencessä
    5. Selitys A3C-algoritmiin liittyvistä perusfunktioista
    6. Erillinen yksityisyys ja syvällinen oppiminen
    7. Tekoäly vs koneoppiminen vs syväoppiminen
    8. Multi-Task Learning (MTL) -syväoppimisen esittely
    9. 10 parasta algoritmia jokaisen koneoppimisinsinöörin pitäisi tietää
    10. Azure Virtual Machine koneoppimiseen
    11. 30 minuuttia koneoppimiseen
    12. Mikä on AutoML koneoppimisessa?
    13. Sekaannusmatriisi koneoppimisessa

    Edellytykset koneoppimisen oppimiseen

    • Lineaaristen yhtälöiden, funktiokaavioiden, tilastojen, lineaarialgebran, todennäköisyyksien, laskennan jne.
    • Kaikki ohjelmointikielet, kuten Python, C++, R, ovat suositeltavia.

    Usein kysytyt kysymykset koneoppimisoppaasta

    K.1 Mitä koneoppiminen on ja miten se eroaa syväoppimisesta?

    Vastaus :

    Koneoppiminen kehittää ohjelmia, jotka voivat käyttää dataa ja oppia siitä. Syväoppiminen on koneoppimisen osa-alue. Deep learning tukee automaattista ominaisuuksien poimimista raakatiedoista.

    Q.2. Mitkä ovat erityyppiset koneoppimisalgoritmit?

    Vastaus :

    • Valvotut algoritmit: Nämä ovat algoritmeja, jotka oppivat merkityistä tiedoista, esim. kuvat, joissa on koiran kasvot tai ei. Algoritmi riippuu valvotuista tai merkityistä tiedoista. esim. regressio, kohteen havaitseminen, segmentointi.
    • Ei-valvotut algoritmit: Nämä ovat algoritmeja, jotka oppivat merkitsemättömästä tiedosta, esim. joukko kuvia, jotka on annettu samanlaisen kuvasarjan luomiseksi. esim. klusterointi, ulottuvuuden vähentäminen jne.
    • Puolivalvotut algoritmit: Algoritmit, jotka käyttävät sekä valvottua että ei-valvottua dataa. Suurin osa näiden algoritmien datasta ei ole valvottua dataa. esim. anamolian havaitseminen.

    Q.3. Miksi käytämme koneoppimista?

    Vastaus :

    Koneoppimisen avulla tehdään päätöksiä datan perusteella. Algoritmit mallintamalla algoritmit historiallisen tiedon perusteella löytävät malleja ja suhteita, joita ihmisten on vaikea havaita. Näitä malleja käytetään nyt jatkossa tulevissa viitteissä ennakoimattomien ongelmien ratkaisun ennustamiseksi.

    objekti java-ohjelmoinnissa

    Q.4. Mitä eroa on tekoälyn ja koneoppimisen välillä?

    Vastaus :

    TEKOÄLY KONEOPPIMINEN
    Kehitä älykäs järjestelmä, joka suorittaa useita monimutkaisia ​​töitä. Rakenna koneita, jotka voivat suorittaa vain ne työt, joihin he ovat koulutettuja.
    Se toimii ohjelmana, joka tekee älykästä työtä. Tehtäväjärjestelmäkone ottaa dataa ja oppii tiedosta.
    Tekoälyllä on laaja valikoima sovelluksia. ML:n avulla järjestelmät voivat oppia uutta datasta.
    AI johtaa viisautta. ML johtaa tietoon.