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2021-08-19 00:35:45
👼🏼 「你在撿什麼呀?」 · 「哦，我撿的是大家的壞心情。」 · 「你會幫大家把這些壞東西丟掉嗎?」 · 「很難哦，因為即使我丟了再多，人們還是會製造數不盡的負面情緒。」 · 「不然你送給我們快樂就好了啊!」 · 「如果你們願意收，我就願意給；但如果我所給的無法真正讓人們快樂的話，我也希望能拾起大家...
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🔥udemy 黑色星期五全站特價中
課程說明
在本課程中，你將了解什麼是超參數( hyperparameters )，什麼是遺傳演算法( Genetic Algorithm )，以及什麼是超參數最佳化( hyperparameter optimization )。
在本課程中，你將應用遺傳演算法最佳化支持向量機( Support Vector Machines )和多層感知器神經網路( Multilayer Perceptron Neural Networks )的性能。超參數最佳化將在兩個資料集上完成，一個用於預測建築物冷熱負荷的迴歸資料集，以及一個關於將電子郵件分類為垃圾郵件和非垃圾郵件的分類資料集。 SVM 和 MLP 將被應用於資料集而不進行最佳化，並將其結果與最佳化結果進行比較。
到本課程結束時，你將學到如何使用 Python 寫遺傳演算法程式，以及如何最佳化機器學習演算法以獲得最佳性能。
https://softnshare.com/machine-learning-optimization-using-genetic-algorithm/
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--課程已於 2020 年 11 月更新--
課程說明
機器學習是高需求的技能之一。 數據是新石油。
然而，學習 ML 然後進一步佈署一直很困難。 Azure ML 是 Microsoft 對機器學習進行民主化的一種方式。
Azure 機器學習（AzureML）被認為是遊戲規則變革者。 Azure 機器學習工作室 ( Azure Machine Learning Studio ) 是學習建構高級模型的好工具，無需寫一行程式碼，只要簡單地拖放即可編輯。
這個課程的設計是考慮到入門級的資料科學家，或者沒有程式設計或資料科學的背景的任何人。 本課程還將幫助資料科學家學習 AzureML 工具。 如果你已經熟悉機器學習的概念或基本知識，你可以跳過一些最初的講座或者以2倍的速度走過課程。
課程非常實用，你將能夠運用下列知識開發自己的高級模型
✅邏輯迴歸 ( Logistic Regression )
✅決策樹 ( Decision Trees )
✅線性迴歸 ( Linear Regression )
✅支持向量機 ( SVM : Support Vector Machine)
✅更多
不用任何程式設計。 而且，你將能夠將這些模型佈署為 Web 服務。
本課程是一門完整的機器學習課程，涵蓋基礎知識。 我們不僅要建立模型，還要解釋所有這些模型的各種參數以及我們可以在哪些方面應用它們。
在這個過程中，我們將從機器學習中經常使用的一些基本術語開始。
我也會解釋：
✅什麼是機器學習和一些現實世界的例子。
✅Azure 機器學習介紹
✅提供 Azure 機器學習工作室和高級體系結構的概述。
我們也將看看
✅建立 ML 模型的步驟
✅有監督和無監督學習
✅了解數據和預處理
✅不同的模型類型
✅AzureML 備忘清單 ( Cheat Sheet )
✅如何使用分類和迴歸
✅什麼是群聚或群聚分析
✅使用 AzureML 最強大的推薦引擎創建推薦系統
https://softnshare.com/machine-learning-using-azureml/
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本課程的目的是提供學生設計和開發自動駕駛車輛的主要知識。 課程提供了各種自駕駛車輛的實際經驗，例如機器學習和電腦視覺。 這些概念包括車道偵測、交通標誌分類、車輛 / 物件探測、人工智慧和深度學習等概念。 本課程針對希望獲得對自動駕駛車輛控制的基本理解的學生設計。建議修這門課的學生具備基本的程式設計知識。 至於其他主題，在起始的講座會廣泛涉及; 因此，沒有必要的先決知識，只要具備基本程式設計知識的學生都有辦法跟上。 參加這個自動駕駛汽車課程的學生將掌握無人駕駛汽車技術，這些技術將重塑交通運輸的未來。
我們將涵蓋的工具和演算法包括:
✅OpenCV
✅深度學習和人工神經網路
✅卷積( Convolutional )神經網路
✅模板匹配( Template matching )
✅HOG 的特徵提取
✅SIFT 、 SURF、FAST 和 ORB
✅Tensorflow 和 Keras
✅線性迴歸和邏輯迴歸
✅決策樹( Decision Trees )
✅支援向量機( Support Vector Machines，SVM )
✅Naive Bayes
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