Diploma en la construcción de un modelo de alta precisión con el aprendizaje de la máquina principal

El intento de configurar su propio entorno de Python para Machine Learning puede ser desalentador. Si nunca has configurado algo así antes, podrías pasar horas jugueteando con diferentes comandos intentando que funcione. Este curso gratuito en línea enfocado en Building High Accuracy Model With Core Machine Learning te presenta los fundamentos del aprendizaje moderno de la máquina. Vamos a explicar el aprendizaje de la máquina y esbozar algunos ejemplos, así como los usos del aprendizaje automático. Machine learning (ML) es el estudio de algoritmos informáticos que mejoran automáticamente a través de la experiencia y los datos. Usted aprenderá sobre el proceso de aprendizaje automático. Jupyter es una herramienta web interactiva, libre y de código abierto. Es un cuaderno computacional que los investigadores pueden utilizar para combinar el código de software, la salida computacional y los recursos multimedia en un solo documento. Vamos a proporcionar una guía paso a paso sobre cómo instalar un cuaderno de Jupiter.

También le mostraremos cómo ejecutar valores a través de capas convolucionales y todo el proceso de refrigeración que necesita hacer. Aprenderás a construir tu Red Neural Convolucional usando Keras. El objetivo de Machine Learning es imitar la mente humana. Por ejemplo, puede aplicarlo para identificar objetos o imágenes, realizar predicciones e incluso analizar e identificar el habla. Este curso te mostrará cómo construir una aplicación que pueda reconocer la escritura a mano usando CoreML, un marco de aprendizaje automático introducido por Apple. Descubre el proceso de importar el modelo a un proyecto para utilizarlo. Proporcionaremos directrices para realizar el reconocimiento de escritura a mano de OCR utilizando OpenCV, Keras y TensorFlow. También explicaremos el proceso de realizar una predicción utilizando un módulo CoreML para crear un manejador de solicitudes. Usted aprenderá cómo manejar el resultado dado de CoreML y utilizar el resultado para pasar el ciclo. Además, aprenderá lo que se requiere para determinar el número que está prediciendo.

Por último, este curso le enseñará a importar el conjunto de datos Iris a un archivo Python utilizando Scikit-learn. Aprenderás a preparar y organizar los datos y a cargarlo en un modelo correctamente. Cubriremos todo lo que necesitas saber para empezar a construir aplicaciones más inteligentes y tus propios modelos ML. CoreML es la base para la funcionalidad y los marcos específicos del dominio. Esta infraestructura de aprendizaje automático da soporte a Visión para analizar imágenes, lenguaje natural para procesar texto. También soporta el habla para convertir audio a texto y Análisis de sonido para identificar sonidos en audio. Este curso le proporciona conocimientos prácticos sobre cómo integrar el aprendizaje automático en aplicaciones iOS correctamente. Este curso beneficiará significativamente a los desarrolladores de aplicaciones y sitios web, analistas de datos y cualquier persona que busque conocimientos básicos utilizando el entorno de Python. Regístrese y empiece ahora!