logo

TechCodeview

Machine Learning Tutorial

ML-tutorial

Machine Learning tutorial dækker grundlæggende og avancerede koncepter, specielt designet til at henvende sig til både studerende og erfarne professionelle.

Denne maskinlæringsvejledning hjælper dig med at få en solid introduktion til det grundlæggende i maskinlæring og udforske en bred vifte af teknikker, herunder overvåget, uovervåget og forstærkende læring.



Machine learning (ML) er et underdomæne af kunstig intelligens (AI), der fokuserer på at udvikle systemer, der lærer – eller forbedrer ydeevnen – baseret på de data, de indtager. Kunstig intelligens er et bredt ord, der refererer til systemer eller maskiner, der ligner menneskelig intelligens. Machine learning og AI diskuteres ofte sammen, og begreberne bruges af og til i flæng, selvom de ikke betyder det samme. En afgørende forskel er, at selvom al maskinlæring er AI, er ikke al AI maskinlæring.

Hvad er Machine Learning?

Machine Learning er studieretningen, der giver computere mulighed for at lære uden at være eksplicit programmeret. ML er en af ​​de mest spændende teknologier, man nogensinde ville være stødt på. Som det fremgår af navnet, giver det computeren, der gør den mere lig mennesker: Evnen til at lære. Machine learning bliver aktivt brugt i dag, måske mange flere steder, end man kunne forvente.

Seneste artikler om Machine Learning

Indholdsfortegnelse

Funktioner ved maskinlæring

  • Machine learning er datadrevet teknologi. Stor mængde data genereret af organisationer på daglig basis. Så ved bemærkelsesværdige relationer i data træffer organisationer bedre beslutninger.
  • Maskinen kan lære sig selv af tidligere data og automatisk forbedre sig.
  • Fra det givne datasæt detekterer det forskellige mønstre på data.
  • For de store organisationer er branding vigtig, og det vil blive nemmere at målrette en relateret kundebase.
  • Det ligner data mining, fordi det også handler om den enorme mængde data.

Introduktion :

  1. Kom godt i gang med Machine Learning
  2. En introduktion til maskinlæring
  3. Hvad er Machine Learning?
  4. Introduktion til data i maskinlæring
  5. Afmystificerende maskinlæring
  6. ML – Ansøgninger
  7. Bedste Python-biblioteker til Machine Learning
  8. Kunstig intelligens | En introduktion
  9. Machine Learning og kunstig intelligens
  10. Forskellen mellem maskinlæring og kunstig intelligens
  11. Agenter inden for kunstig intelligens
  12. 10 grundlæggende Machine Learning-interviewspørgsmål

Forståelse af databehandling
  • Python | Opret testdatasæt ved hjælp af Sklearn
  • Python | Generer testdatasæt til maskinlæring
  • Python | Dataforbehandling i Python
  • Datarensning
  • Funktionsskalering – del 1
  • Funktionsskalering – del 2
  • Python | Etiketkodning af datasæt
  • Python | One Hot Encoding af datasæt
  • Håndtering af ubalancerede data med SMOTE og Near Miss Algorithm i Python
  • Dummy variabel fælde i regressionsmodeller

    • Superviseret læring:

    1. Kom godt i gang med klassifikation
    2. Grundlæggende klassifikationsbegreb
    3. Typer af regressionsteknikker
    4. Klassificering vs regression
    5. ML | Typer af læring – Supervised Learning
    6. Multiclass klassifikation ved hjælp af scikit-learn
    7. Gradient nedstigning:
      • Gradient Descent-algoritme og dens varianter
      • Stokastisk Gradient Descent (SGD)
      • Mini-Batch Gradient Descent med Python
      • Optimeringsteknikker til Gradient Descent
      • Introduktion til Momentum-baseret Gradient Optimizer
    8. Lineær regression :
      • Introduktion til lineær regression
      • Gradientnedstigning i lineær regression
      • Matematisk forklaring på at arbejde med lineær regression
      • Normalligning i lineær regression
      • Lineær regression (Python-implementering)
      • Simpel lineær regression ved hjælp af R
      • Univariat lineær regression i Python
      • Multipel lineær regression ved hjælp af Python
      • Multipel lineær regression ved hjælp af R
      • Lokalt vægtet lineær regression
      • Generaliserede lineære modeller
      • Python | Lineær regression ved hjælp af sklearn
      • Lineær regression ved hjælp af Tensorflow
      • En praktisk tilgang til simpel lineær regression ved hjælp af R
      • Lineær regression ved hjælp af PyTorch
      • Pyspark | Lineær regression ved hjælp af Apache MLlib
      • ML | Boston Housing Kaggle Challenge med lineær regression
    9. Python | Gennemførelse af Polynomisk regression
    10. Softmax regression ved hjælp af TensorFlow
    11. Logistisk regression :
      • Forståelse af logistisk regression
      • Hvorfor logistisk regression i klassificering?
      • Logistisk regression ved hjælp af Python
      • Omkostningsfunktion i Logistisk Regression
      • Logistisk regression ved hjælp af Tensorflow
    12. Naiv Bayes Klassifikatorer
    13. Support vektor:
      • Support Vector Machines (SVM'er) i Python
      • SVM Hyperparameter Tuning ved hjælp af GridSearchCV
      • Support Vector Machines (SVM'er) i R
      • Brug af SVM til at udføre klassificering på et ikke-lineært datasæt
    14. Beslutningstræ:
      • Beslutningstræ
      • Decision Tree Regression ved hjælp af sklearn
      • Beslutningstræ Introduktion med eksempel
      • Implementering af beslutningstræ ved hjælp af Python
      • Beslutningstræ i Software Engineering
    16. Tilfældig skov:
      • Tilfældig skovregression i Python
      • Ensemble Classifier
      • Stemmeklassificering ved hjælp af Sklearn
      • Klassificering af poser

    Uovervåget læring:

    1. ML | Typer af læring – uovervåget læring
    2. Superviseret og uovervåget læring
    3. Clustering i Machine Learning
    4. Forskellige typer klyngealgoritmer
    5. K betyder Clustering – Introduktion
    6. Albuemetode til optimal værdi af k i KMeans
    7. Tilfældig initialiseringsfælde i K-Means
    8. ML | K-betyder++ Algoritme
    9. Analyse af testdata ved hjælp af K-Means Clustering i Python
    10. Mini Batch K-betyder klyngealgoritme
    11. Mean-Shift Clustering
    12. DBSCAN – Densitetsbaseret clustering
    13. Implementering af DBSCAN-algoritme ved hjælp af Sklearn
    14. Fuzzy Clustering
    15. Spektral Clustering
    16. OPTIK Klynger
    17. OPTICS Clustering Implementering ved hjælp af Sklearn
    18. Hierarkisk klyngning (agglomerativ og opdelt klynge)
    19. Implementering af Agglomerative Clustering ved hjælp af Sklearn
    20. Gaussisk blandingsmodel

    Forstærkende læring:

    1. Forstærkende læring
    2. Forstærkningslæringsalgoritme: Python-implementering ved hjælp af Q-learning
    3. Introduktion til Thompson Sampling
    4. Genetisk algoritme til forstærkningslæring
    5. SARSA forstærkningslæring
    6. Q-Learning i Python

    Dimensionalitetsreduktion:

    1. Introduktion til dimensionsreduktion
    2. Introduktion til Kernel PCA
    3. Principal Component Analysis (PCA)
    4. Hovedkomponentanalyse med Python
    5. Tilnærmelser med lav rang
    6. Oversigt over lineær diskriminantanalyse (LDA)
    7. Matematisk forklaring af lineær diskriminantanalyse (LDA)
    8. Generaliseret diskriminationsanalyse (GDA)
    9. Uafhængig komponentanalyse
    10. Funktionskortlægning
    11. Ekstra træklassificering til valg af funktioner
    12. Chi-Square Test for Feature Selection – Matematisk forklaring
    13. ML | T-distribueret Stokastisk Neighbor Embedding (t-SNE) Algoritme
    14. Python | Hvordan og hvor skal man anvende funktionsskalering?
    15. Parametre for valg af funktion
    16. Undertilpasning og overtilpasning i maskinlæring

    Naturlig sprogbehandling:

    1. Introduktion til naturlig sprogbehandling
    2. Tekstforbehandling i Python | Sæt – 1
    3. Tekstforbehandling i Python | Sæt 2
    4. Fjernelse af stopord med NLTK i Python
    5. Tokenize tekst ved hjælp af NLTK i python
    6. Hvordan tokeniserende tekst, sætning, ord virker
    7. Introduktion til Stemming
    8. Stammeord med NLTK
    9. Lematisering med NLTK
    10. Lematisering med TextBlob
    11. Hvordan får man synonymer/antonymer fra NLTK WordNet i Python?

    Neurale netværk:

    1. Introduktion til kunstige neutrale netværk | Sæt 1
    2. Introduktion til kunstigt neuralt netværk | Sæt 2
    3. Introduktion til ANN (Artificial Neural Networks) | Sæt 3 (hybridsystemer)
    4. Introduktion til ANN | Sæt 4 (netværksarkitektur)
    5. Aktiveringsfunktioner
    6. Implementering af kunstigt neuralt netværk træningsproces i Python
    7. Et enkelt neuron neuralt netværk i Python
    8. Konvolutionelle neurale netværk
      • Introduktion til Convolution Neural Network
      • Introduktion til Pooling Layer
      • Introduktion til polstring
      • Typer af polstring i foldningslag
      • Anvendelse af Convolutional Neural Network på mnist-datasæt
    9. Tilbagevendende neurale netværk
      • Introduktion til tilbagevendende neurale netværk
      • Forklaring af tilbagevendende neurale netværk
      • seq2seq model
      • Introduktion til langtidshukommelse
      • Langtidshukommelsesnetværk Forklaring
      • Gated Recurrent Unit Networks (GAN)
      • Tekstgenerering ved hjælp af Gated Recurrent Unit Networks
    10. GANs – Generative Adversarial Network
      • Introduktion til Generative Adversarial Network
      • Generative Adversarial Networks (GAN'er)
      • Brugstilfælde af generative kontradiktoriske netværk
      • Opbygning af et generativt modstridende netværk ved hjælp af Keras
      • Modalt sammenbrud i GAN'er
    11. Introduktion til Deep Q-Learning
    12. Implementering af Deep Q-Learning ved hjælp af Tensorflow

    ML – Implementering:

    1. Implementer din Machine Learning-webapp (Streamlit) på Heroku
    2. Implementer en maskinlæringsmodel ved hjælp af Streamlit Library
    3. Implementer Machine Learning Model ved hjælp af Flask
    4. Python – Opret brugergrænseflader til prototyping af Machine Learning-model med Gradio
    5. Hvordan forbereder man data, før man implementerer en maskinlæringsmodel?
    6. Implementering af ML-modeller som API ved hjælp af FastAPI
    7. Implementering af Scrapy spider på ScrapingHub

    ML – applikationer:

    1. Forudsigelse af nedbør ved hjælp af lineær regression
    2. Identifikation af håndskrevne cifre ved hjælp af logistisk regression i PyTorch
    3. Kaggle Breast Cancer Wisconsin Diagnose ved hjælp af logistisk regression
    4. Python | Implementering af Movie Recommender System
    5. Support Vector Machine til at genkende ansigtstræk i C++
    6. Decision Trees – Falske (falske) møntpuslespil (12 møntspuslespil)
    7. Opdagelse af svindel med kreditkort
    8. NLP analyse af restaurantanmeldelser
    9. Anvendelse af multinomial naive Bayes til NLP-problemer
    10. Billedkomprimering ved hjælp af K-betyder clustering
    11. Dyb læring | Billedtekstgenerering ved hjælp af Avengers EndGames-karaktererne
    12. Hvordan bruger Google Machine Learning?
    13. Hvordan bruger NASA Machine Learning?
    14. 5 tankevækkende måder, Facebook bruger maskinlæring på
    15. Målrettet annoncering ved hjælp af Machine Learning
    16. Hvordan bruges maskinlæring af kendte virksomheder?

    Diverse:

    1. Mønstergenkendelse | Introduktion
    2. Beregn effektiviteten af ​​binær klassifikator
    3. Logistisk regression v/s Decision Tree Classification
    4. R vs Python i datavidenskab
    5. Forklaring af grundlæggende funktioner involveret i A3C-algoritmen
    6. Differentiel privatliv og dyb læring
    7. Kunstig intelligens vs Machine Learning vs Deep Learning
    8. Introduktion til Multi-Task Learning (MTL) for Deep Learning
    9. Top 10 algoritmer, som enhver maskinlæringsingeniør bør kende
    10. Azure Virtual Machine for Machine Learning
    11. 30 minutter til maskinlæring
    12. Hvad er AutoML i Machine Learning?
    13. Forvirringsmatrix i maskinlæring

    Forudsætninger for at lære maskinlæring

    • Kendskab til lineære ligninger, grafer over funktioner, statistik, lineær algebra, sandsynlighed, regning mv.
    • Enhver viden om programmeringssprog som Python, C++, R anbefales.

    Ofte stillede spørgsmål om Machine Learning Tutorial

    Q.1 Hvad er Machine learning, og hvordan adskiller det sig fra Deep learning?

    Svar :

    Machine learning udvikler programmer, der kan få adgang til data og lære af dem. Deep learning er underdomænet for maskinlæring. Deep learning understøtter automatisk udtrækning af funktioner fra rådata.

    Q.2. Hvad er de forskellige typer maskinlæringsalgoritmer?

    Svar :

    • Overvågede algoritmer: Det er de algoritmer, som lærer af de mærkede data, f.eks. billeder mærket med hundeansigt eller ej. Algoritme afhænger af overvågede eller mærkede data. f.eks. regression, objektdetektion, segmentering.
    • Ikke-overvågede algoritmer: Disse er de algoritmer, der lærer af de ikke-mærkede data, f.eks. en masse billeder givet for at lave et lignende sæt billeder. f.eks. clustering, dimensionsreduktion osv.
    • Semi-overvågede algoritmer: Algoritmer, der bruger både overvågede eller ikke-overvågede data. Størstedelen af ​​databrugen til disse algoritmer er ikke overvågede data. f.eks. anamoly påvisning.

    Q.3. Hvorfor bruger vi maskinlæring?

    Svar :

    Machine learning bruges til at træffe beslutninger baseret på data. Ved at modellere algoritmerne på grundlag af historiske data finder algoritmer de mønstre og sammenhænge, ​​som er svære for mennesker at opdage. Disse mønstre bruges nu yderligere til fremtidige referencer til at forudsige løsning af usynlige problemer.

    Q.4. Hvad er forskellen mellem kunstig intelligens og maskinlæring?

    Svar :

    KUNSTIG INTELLIGENS MASKINELÆRING
    Udvikle et intelligent system, der udfører forskellige komplekse opgaver. Konstruer maskiner, der kun kan udføre de opgaver, de har trænet til.
    Det fungerer som et program, der udfører smart arbejde. Opgavesystemets maskine tager data og lærer af data.
    AI har en bred vifte af applikationer. ML giver systemer mulighed for at lære nye ting fra data.
    AI leder visdom. ML fører til viden.