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Machine Learning for Apps
Apprenez Python pour l'apprentissage automatique, comment construire une application iOS et comment créer un modèle de classification capable de faire des prédictions.
Description
Ce cours gratuit couvre les Python fondateurs, la langue la plus utilisée dans l'apprentissage automatique (ML). Le cours vous montrera comment construire un modèle de classification à partir de zéro pour faire des prédictions, en utilisant un ensemble de données de renommée mondiale pour former le modèle. Vous allez créer un réseau de neurones, capable de classer l'écriture manuelle, puis utiliser votre réseau de neurones pour construire une application iOS, qui peut classer les chiffres écrits à la main sur l'écran.
Le cours vous montre également comment utiliser un modèle ML pour classer les photos dans une application personnalisée dans le module 6. À la fin de ce cours, vous serez en mesure d'appliquer les concepts et les outils appris, de créer vos propres modèles et applications d'apprentissage automatique pour faire des suggestions et des prédictions.
Les compétences d'apprentissage en machine sont très en demande dans le monde entier, car elles peuvent être utilisées de différentes manières: les médecins peuvent l'utiliser pour diagnostiquer des maladies ; il peut être utilisé pour faire correspondre des personnes pour des relations ; il peut être utilisé pour analyser des procédures de fabrication coûteuses. La principale raison de l'utilisation de l'apprentissage automatique dans une application, c'est qu'elle personnalise l'application pour l'utilisateur. Alors commencez le cours aujourd'hui et d'ici la fin de la semaine, vous aurez acquis des compétences précieuses dans l'apprentissage automatique et les compétences de programmation dans le monde réel pour utiliser l'apprentissage automatique pour construire des applications.
Start Course NowLearning Outcomes
Après avoir terminé ce cours, vous pourrez:
- Expliquer ce que l'apprentissage machine (ML) est et comment il est appliqué
- Déclarer et travailler avec les variables Python de base
- Tableaux et tuples de base du programme en Python
- Définir les deux caractéristiques les plus importantes des données pour l'apprentissage automatique
- Décrire comment les données sont utilisées pour former et tester le modèle d'apprentissage
- Discutez des avantages de l'utilisation de Keras plutôt que TensorFlow
- Description de la classification des images par les réseaux neuronaux convolutionnaires
- Expliquer le rôle des couches max de regroupement, séquentielles et reLU
- Description de la fonction des couches de décrochage, des noeuds et de la fonction de softmax
- Définition de la précision et de la perte des mesures d'époque
- Créez un projet Xcode et configurez une zone d'entrée, un libellé de texte et un bouton pour une application iOS
- Donnez des exemples de l'utilisation de l'apprentissage automatique des machines
- Créer un nouveau projet Xcode, y compris des dossiers et des actifs
Certification
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