Diploma in Building High Accuratezza Modello Con Core Machine Learning

Cercare di impostare il proprio ambiente Python per Machine Learning può essere scoraggiante. Se non hai mai impostato una cosa del genere prima, potresti passare ore a sfidarsi con comandi diversi che cercano di farlo funzionare. Questo corso online gratuito focalizzato su Building High Accuratezza Model Con Core Machine Learning ti introduce ai fondamentali dell'apprendimento automatico della macchina. Spiegheremo l'apprendimento automatico e delineiamo alcuni esempi così come gli usi dell'apprendimento automatico. Machine learning (ML) è lo studio di algoritmi informatici che migliorano automaticamente attraverso l'esperienza e i dati. Imparerai il processo di machine learning. Jupyter è uno strumento web gratuito, open source, interattivo. Si tratta di un notebook computazionale che i ricercatori possono utilizzare per combinare il codice del software, l'output computazionale e le risorse multimediali in un unico documento. Forniremo una guida passo - passo su come installare un notebook Jupyter.

Vi mostreremo anche come eseguire i valori attraverso gli strati convoluttivi e tutta la lavorazione cool da fare. Imparerai come costruire la tua Rete neurale Convoluzionaria usando Keras. L'obiettivo del Machine Learning è quello di imitare la mente umana. Ad esempio, è possibile applicarlo per identificare oggetti o immagini, fare previsioni e anche analizzare e identificare il discorso. Questo corso vi mostrerà come costruire un'app in grado di riconoscere la scrittura a mano utilizzando CoreML, un framework di machine learning introdotto da Apple. Si scopre il processo di importazione del modello in un progetto per utilizzarlo. Forniremo delle linee guida per eseguire il riconoscimento della scrittura handwriting OCR utilizzando OpenCV, Keras e TensorFlow. Spiegheremo anche il processo di effettuare una previsione utilizzando un modulo CoreML per creare un gestore di richieste. Imparerai come gestire il risultato dato da CoreML e utilizzare il risultato a ciclo attraverso. Inoltre, imparerai ciò che è necessario per determinare quale numero stai prevedendo.

Infine, questo corso ti insegnerà ad importare il Dataset Iris in un file Python usando Scikit-imparare. Imparerai a preparare e organizzare i dati e a caricarlo in un modello propriamente. Copriremo tutto quello che devi sapere per iniziare a costruire app più intelligenti e i tuoi modelli ML. CoreML è la fondazione per quadri e funzionalità specifiche di dominio. Questo framework di machine learning supporta Vision for analyzing images, Natural Language for processing text. Supporta anche il discorso per la conversione audio in testo e Sound Analysis per l'identificazione dei suoni in audio. Questo corso ti dà la conoscenza hands-on su come integrare correttamente il Machine Learning in app iOS. Questo corso beneficerà in modo significativo i siti web e gli sviluppatori di applicazioni, gli analisti di dati e chiunque cerchi conoscenze di base utilizzando l'ambiente Python. Registrarsi e iniziare subito!