Diploma em Construindo Modelo de Alta Precisão com Núcleo Machine Learning

Tentando configurar o seu próprio ambiente Python para Machine Learning pode ser assustador. Se você nunca montou algo assim antes, você pode passar horas mexindo com comandos diferentes tentando fazer com que ele funcione. Este curso online gratuito com foco em Building High Precisão Model With Core Machine Learning apresenta você aos fundamentos do aprendizado moderno da máquina. Explicaremos o aprendizado de máquina e esboçamos alguns exemplos assim como os usos do aprendizado de máquina. Machine learning (ML) é o estudo de algoritmos de computador que melhoram automaticamente através da experiência e dos dados. Você aprenderá sobre o processo de aprendizado de máquina. Jupyter é uma ferramenta web livre, open-source e interativa. Trata-se de um notebook computacional que os pesquisadores podem usar para combinar código de software, saída computacional e recursos multimídia em um único documento. Nós fornecemos um guia passo-a-passo sobre como instalar um notebook Jupyter.

Também mostraremos como executar valores através de camadas convolucionais e todo o processamento legal que você precisa fazer. Você aprenderá a construir sua Rede Neural Convolutional usando Keras. O objetivo do Machine Learning é mimetizar a mente humana. Por exemplo, você pode aplicá-lo para identificar objetos ou imagens, fazer previsões e até mesmo analisar e identificar discurso. Este curso mostrará como construir um app que possa reconhecer a escrita à mão usando CoreML, um framework de aprendizado de máquina introduzido pela Apple. Ele descubra o processo de importação do modelo para um projeto para utilizá-lo. Forneceremos diretrizes para realizar o reconhecimento de escrita OCR usando OpenCV, Keras e TensorFlow. Explicaremos também o processo de fazer uma predição usando um módulo CoreML para criar um manipulador de solicitação. Você aprenderá a manejar o resultado dado pelo CoreML e usar o resultado para o ciclo através. Além disso, você vai aprender o que é necessário para determinar qual o número que você está prevendo.

Finalmente, este curso ensinará a importar o Dataset Iris em um arquivo Python usando Scikit-learn. Você aprenderá a preparar e organizar os dados e carregá-los em um modelo adequadamente. Cobriremos tudo o que você precisa saber para começar a construir apps mais inteligentes e seus próprios modelos ML. CoreML é a base para enquadramentos e funcionalidades específicas de domínio. Esta estrutura de aprendizado de máquina suporta Visão para análise de imagens, Linguagem Natural para processamento de texto. Ele também suporta discurso para conversão de áudio para texto e Análise de Som para identificação de sons em áudio. Este curso te dá conhecimento prático sobre como integrar o Machine Learning no iOS Apps corretamente. Este curso irá beneficiar significativamente os desenvolvedores de website e aplicativos, analistas de dados e qualquer pessoa que busca conhecimentos básicos usando o ambiente Python. Registre-se e seja iniciado agora!