Публикации по теме coursera

Публикации по теме 'coursera'

Глубокое обучение Эндрю Нг (deeplearning.ai): пошаговый обзор

Пять курсов Эндрю Нг направлены на то, чтобы дать новичкам и практикам ускоренный курс по всем аспектам глубокого обучения — от полностью подключенных нейронных сетей до сверточных сетей и моделей последовательностей. Я прошла все пять курсов и закончила четыре. (Я еще не закончил курс сверточных сетей, но я взял достаточно материала, чтобы написать обзор!) Вот мой пошаговый обзор специализации Эндрю Нг по глубокому обучению. Нейронные сети и глубокое обучение Первый курс..

Изучение глубокого обучения (онлайн)

Мотивация Если вы, как и я, инженер, который много слышал о глубоком обучении и временами даже применял его к конкретным задачам, но всегда чувствовал, что ваше понимание предмета несколько поверхностно, надеюсь, этот пост покажется вам интересным. Поскольку в мою академическую программу не входили курсы по этой теме, я решил улучшить свои знания, пройдя несколько онлайн-курсов. Этот пост призван кратко сравнить стили преподавания и содержание курсов, обобщить мои личные впечатления..

Машинное обучение с TensorFlow на Google Cloud Platform: примеры кода

За последние несколько месяцев моя команда работала над созданием двух специализаций из 5 курсов на Coursera под названием Машинное обучение на Google Cloud Platform и Расширенное машинное обучение на GCP . Полный курс из 10 курсов проведет вас от стратегического обзора того, почему машинное обучение так важно, вплоть до создания пользовательских моделей последовательностей и механизмов рекомендаций. Эти курсы предоставляют интерактивный, практичный и прагматичный способ быстро и..

Курс 2_неделя 4: Ударься о большую стену, пытаясь посмотреть на каждое слово в списке

Я обычно заканчиваю неделю за два дня. Тем не менее, мне потребовалось 6 дней, чтобы закончить 4-ю неделю. Это был мой первый раз, когда я так долго боролся за задание... На этой неделе я узнал о списках. Задание было примерно таким: Прочитайте текст построчно. Для каждой строки разделите строку на список слов, используя функцию split(). Для каждого слова в каждой строке проверьте, есть ли это слово в списке, и если нет, добавьте его в список. Я знаю, что мне нужно сделать:..

Моя программа рассматривает 2 набора данных, охватывающих данные о рынке биткойнов, а также данные о тенденциях поиска Google. Я анализирую 3 переменные: google…

Моя программа анализирует 2 набора данных, охватывающих данные рынка биткойнов, а также данные тенденций поиска Google. Я анализирую 3 переменные: данные Google о тенденциях для биткойнов, количество уникальных адресов биткойнов, используемых с течением времени, и рыночную цену биткойнов с течением времени. — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — # -*- coding: utf-8 -*- “”” Josh Gordon Coursera Data Science Class Запись урока 2 “”” импортировать панды..

Заметки Coursera по машинному обучению - неделя 4, нелинейная гипотеза и искусственная нейронная сеть…

Заметки о курсе Coursera Машинное обучение , проведенном Эндрю Нг, адъюнкт-профессором Стэнфордского университета. В предыдущих заметках мы ввели линейные гипотезы, такие как линейная регрессия , многомерная линейная регрессия и простая логистическая регрессия . Они полезны для многих задач, но их недостаточно, чтобы охватить все проблемы в реальности. Проблемы нелинейной классификации - одна из тех, которые не могут быть решены с помощью простого линейного метода. Итак, начнем!..

Станьте экспертом по обнаружению объектов

Computer Vision — самая широкая и высокооплачиваемая область в машинном обучении. Решая множество сложных задач, Обнаружение объектов является одним из самых популярных, так как используется в робототехнике, беспилотных летательных аппаратах, беспилотных автомобилях, спутниковой аналитике, фотографии, видеопроизводстве и т. д. И сегодня мы предлагаем вам практический онлайн-курс номер один по Обнаружение объектов, которое научит вас решать реальные проблемы. У нас не такой курс, как на..