Diplôme d'établissement d'un modèle d'exactitude élevé grâce à l'apprentissage de la machine de base

La mise en place de votre propre environnement Python pour Machine Learning peut être décourageante. Si vous n'avez jamais mis en place quelque chose comme ça auparavant, vous pourriez passer des heures à fouler avec différentes commandes pour essayer de le faire fonctionner. Ce cours en ligne gratuit axé sur le Building High Accuracy Model With Core Machine Learning vous présente les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique des machines. Nous expliquerons l'apprentissage de la machine et décrirons quelques exemples ainsi que les utilisations de l'apprentissage automatique. L'apprentissage machine (ML) est l'étude d'algorithmes informatiques qui s'améliorent automatiquement grâce à l'expérience et aux données. Vous en apprendrez davantage sur le processus d'apprentissage automatique. Jupyter est un outil web interactif gratuit, open-source. Il s'agit d'un ordinateur portable que les chercheurs peuvent utiliser pour combiner le code logiciel, la production numérique et les ressources multimédias dans un seul document. Nous vous fournirons un guide étape par étape sur l'installation d'un bloc-notes Jupyter.

Nous vous montrerons également comment exécuter des valeurs à l'aide de couches convolutionnelles et de tout le processus de refroidissement que vous devez effectuer. Vous apprendrez à construire votre réseau neuronal Convolutional à l'aide de Keras. L'objectif de l'apprentissage machine est d'imiter l'esprit humain. Par exemple, vous pouvez l'appliquer pour identifier des objets ou des images, faire des prédictions et même analyser et identifier le discours. Ce cours vous montrera comment construire une application capable de reconnaître l'écriture à l'aide de CoreML, un framework d'apprentissage machine introduit par Apple. Il couvre le processus d'importation du modèle dans un projet pour l'utiliser. Nous fournirons des lignes directrices pour la reconnaissance de l'écriture de l'OCR en utilisant OpenCV, Keras et TensorFlow. Nous expliquerons également le processus de prévision à l'aide d'un module CoreML pour créer un gestionnaire de requêtes. Vous allez apprendre à gérer le résultat fourni par CoreML et utiliser le résultat pour le cycle. En outre, vous allez apprendre ce qui est requis pour déterminer le nombre que vous prédisent.

Enfin, ce cours vous apprend à importer le fichier Iris dans un fichier Python à l'aide de Scikit-learn. Vous apprendrez à préparer et à organiser les données et à les charger dans un modèle correctement. Nous couvrons tout ce dont vous avez besoin pour commencer à construire des applications plus intelligentes et vos propres modèles ML. Le CoreML est la base de la fonctionnalité et des cadres spécifiques au domaine. Ce cadre d'apprentissage machine prend en charge la vision d'analyse des images, Langue naturelle pour le traitement du texte. Il prend également en charge la conversion audio en texte et en analyse sonore pour l'identification des sons en audio. Ce cours vous donne des connaissances pratiques sur la façon d'intégrer Machine Learning dans iOS Apps correctement. Ce cours bénéficiera grandement aux développeurs de sites Web et d'applications, aux analystes de données et à toute personne à la recherche de connaissances de base à l'aide de l'environnement Python. Inscrivez-vous et vous pouvez commencer dès maintenant !