🧠＃AI趨勢不可逆 你必知的機器學習
「機器學習（Machine Learning），是人工智慧發展的一環。
指的是讓機器『自主學習』並『增強』的演算法。」

🧠＃你該學會機器學習的4大理由 ➡https://bit.ly/36t5uNn
Bain顧問公司研究結果顯示，採用機器學習和分析技術的企業：
❶ 可增加 2 倍以資料分析結果作為依據的決策數量
❷ 決策速度比競爭對手更快的機率可提升 5 倍
❸ 可加快 3 倍原來上述決策的執行速度
❹ 可增加 2 倍原來獲得理想財務回報的機會
想加速決策效率、獲得理想回報？那麼推薦您學習：
【機器學習好簡單，輕鬆讓你一手掌握資料科學實作 10 大技巧】

🧠12 章節Ｘ 4.1 小時教學全面解密 ＃機器學習必備十大技巧
❶線性迴歸 ❷羅吉斯迴歸 ❸決策樹 ❹隨機森林 ❺支援向量機 SVM
❻樸素貝葉斯 ❼集成學習 ❽K-Means ❾階層式分群​​ ❿密度式分群

🧠＃豐富實作
這門課，除了幫助你認識完整的機器學習概念外
還可以實作出超豐富的機器學習應用，如：
「房屋價格預測、股票分析預測、產品品質管理」等類似實作
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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/

--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

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