Черная пятница не за горами, и в этой статье мы перечислили 5 курсов, которые вам обязательно стоит пройти, если вы интересуетесь Python и машинным обучением.
1. Python для новичков — пройдите курс Python Bootcamp: Нажмите здесь, чтобы зарегистрироваться
Вы новый новичок (новичок), желающий изучить программирование на Python? Тогда этот курс по Python просто необходим вам!
Python — это мощный язык программирования общего назначения, используемый для всех видов приложений, от машинного обучения до разработки веб-приложений. Сегодня это один из наиболее часто используемых языков программирования в мире, и этот курс Bootcamp поможет вам очень хорошо его изучить.
В этом курсе вы узнаете все, что вам нужно знать о языке программирования Python, начиная с того, как его установить, как настроить интерактивную среду разработки (IDE) и как начать кодирование. Вы познакомитесь с различными типами данных и операциями в Python, а также узнаете о различных операциях Python. Кроме того, этот курс поможет вам научиться использовать инструменты потока управления для изменения потока программы Python.
Вы также изучите передовые концепции программирования на Python, такие как функциональное и объектно-ориентированное программирование. Этот курс также научит вас обрабатывать ошибки и исключения в Python и выполнять обработку файлов для работы с файлами.
В конце этого курса вы также создадите завершающий проект, который сможете добавить в свое портфолио проектов.
2. TensorFlow JS — создавайте проекты машинного обучения с использованием JS: Нажмите здесь, чтобы зарегистрироваться
Изучите TensorFlow.js и создавайте проекты машинного обучения, используя известную клиентскую библиотеку Javascript.
В этом курсе вы узнаете о скалярах, а также о тензорах и о том, как их создавать с помощью TensorFlow.js. Вы также узнаете, как выполнять различные виды тензорных операций для управления и изменения значений тензора.
Вы будете выполнять в общей сложности четыре проекта по машинному обучению во время изучения этого полного курса TensorFlow JS:
1. Линейная регрессия с нуля
Вы узнаете, как создать модель линейной регрессии с нуля, используя TensorFlow.js. Вы будете готовить данные, строить архитектуру модели, а также обучать модель с использованием пользовательской функции потерь, а также оптимизатора.
2. Линейная регрессия с использованием последовательной модели
Вы узнаете, как создать модель линейной регрессии, используя последовательную модель с TensorFlow.js. Вы будете готовить данные, строить архитектуру модели, обучать модель, просматривать изменение потерь, а также строить регрессор с несколькими входами.
3. Логистическая регрессия с использованием последовательной модели
Вы узнаете, как создать модель логистической регрессии, используя последовательную модель с TensorFlow.js. Вы будете готовить данные, строить архитектуру модели, обучать модель, а также создавать классификатор глубокой нейронной сети.
4. Классификация изображений с использованием MobileNet
Вы узнаете, как использовать предварительно обученную модель MobileNet для создания классификатора пород собак с помощью TensorFlow.js.
К концу этого курса вы узнаете, как создавать собственные проекты машинного обучения с нуля с помощью TensorFlow JS.
3. TensorFlow — практическое машинное обучение с TensorFlow: Нажмите здесь, чтобы зарегистрироваться
Изучите TensorFlow, создав несколько проектов машинного обучения на практике.
В этом курсе вы узнаете о скаляре, а также о тензорах и о том, как их создавать с помощью TensorFlow. Вы также узнаете, как выполнять различные виды тензорных операций для управления и изменения значений тензора.
Во время изучения этого полного курса TensorFlow вы будете выполнять в общей сложности три проекта по машинному обучению:
1. Линейная регрессия с нуля
Вы узнаете, как создать модель линейной регрессии с нуля с помощью TensorFlow. Вы будете готовить данные, строить архитектуру модели, а также обучать модель с использованием пользовательской функции потерь, а также оптимизатора.
2. Линейная регрессия с использованием последовательной модели
Вы узнаете, как создать модель линейной регрессии, используя последовательную модель с TensorFlow. Вы будете готовить данные, строить архитектуру модели, обучать модель, просматривать изменение потерь, а также строить регрессор с несколькими входами.
3. Логистическая регрессия с использованием последовательной модели
Вы узнаете, как создать модель логистической регрессии, используя последовательную модель с TensorFlow. Вы будете готовить данные, строить архитектуру модели, обучать модель, а также создавать классификатор глубокой нейронной сети.
4. Курс Full Stack Data Science — станьте специалистом по данным: Нажмите здесь, чтобы зарегистрироваться
Получите образование и приобретите навыки, необходимые специалисту по данным для проектирования, анализа, создания и развертывания интеллектуальных моделей машинного обучения в этом захватывающем полном курсе по науке о данных курсе.
Этот курс отвечает огромному спросу на специалистов по данным и охватывает каждый этап всего жизненного цикла проекта по науке о данных. Вы узнаете, как собирать, очищать и хранить данные в хранилище данных, а также выполнять исследовательский анализ данных (EDA) для собранных данных с использованием статистического и графического анализа.
Затем этот курс проведет вас через шестиэтапный рабочий процесс машинного обучения, направленный на создание мощных и надежных моделей данных с нуля. Этот курс также проведет вас через процесс развертывания созданной модели данных в рабочей среде с использованием быстрой, простой и расширяемой среды веб-API под названием Flask.
К концу этого курса вы получите необходимые навыки, чтобы воплотить в жизнь свой следующий проект по науке о данных. Овладейте четырьмя основными областями науки о данных и станьте Full Stack Data Scientist в 2021 году.
5. Теория глубокого обучения — Глубокие нейронные сети: Нажмите здесь, чтобы зарегистрироваться
Изучите теорию работы глубоких нейронных сетей на математических и реальных примерах.
В этом курсе вы узнаете, что лежит в основе глубокого обучения и как оно связано с человеческим мозгом. Вы также получите четкое представление о строительных блоках нейронных сетей (называемых нейронами), а также о том, как они вычисляют, делают прогнозы и учатся.
Затем мы перейдем к изучению теории глубоких нейронных сетей, включая то, как данные вводятся в нее, как нейроны вычисляют данные и как делаются прогнозы. Мы закончим курс изучением того, как глубокие нейронные сети обучаются/обучаются, используя комбинацию циклов прямой и обратной связи.
Кроме того, не беспокойтесь, если вы не очень хорошо разбираетесь в математике, поскольку мы рассмотрели все необходимые математические концепции в самом курсе вместе с примерами из реальной жизни.
Вы хотите изучать Python, науку о данных и машинное обучение во время получения сертификата? Вот несколько самых продаваемых курсов Udemy, на которые мы рекомендуем вам записаться:
- 2021 Complete Python Bootcamp From Zero to Hero in Python — уже зачислено более 1 000 000 студентов!
- Python для Data Science and Machine Learning Bootcamp — уже зачислено более 400 000 студентов!
- Полное руководство по TensorFlow для глубокого обучения с помощью Python — уже зачислено более 90 000 студентов!
- Учебный курс по науке о данных и машинному обучению с R — уже зачислено более 70 000 студентов!
- Полный курс SQL Bootcamp 2021: от нуля до героя — уже зачислено более 400 000 студентов!
Отказ от ответственности. Когда вы совершаете покупку по приведенным выше ссылкам, мы можем получать комиссию в качестве партнера.
Первоначально опубликовано на https://www.theclickreader.com.
