Предварительные условия и предварительная работа

Подходит ли вам ускоренный курс машинного обучения?

У меня мало или вообще нет опыта машинного обучения.
Рекомендуем пройти весь материал по порядку.
У меня есть некоторый опыт в области машинного обучения, но мне хотелось бы более актуального и полного понимания.
Ускоренный курс машинного обучения станет отличным повышением квалификации. Просмотрите все модули по порядку или выберите только те модули, которые вас интересуют.
У меня есть практический опыт применения концепций машинного обучения для работы с данными и построения моделей.
Хотя ускоренный курс машинного обучения может быть полезен вам для освежения фундаментальных концепций машинного обучения, вы также можете изучить некоторые из наших продвинутых курсов машинного обучения, которые охватывают инструменты и методы для решения проблем машинного обучения в различных областях.
Я ищу руководства по использованию API-интерфейсов машинного обучения, таких как Keras.
Хотя ускоренный курс машинного обучения включает в себя несколько упражнений по программированию с использованием библиотек машинного обучения, таких как numpy, pandas и Keras, он в первую очередь ориентирован на обучение концепциям машинного обучения и не изучает API-интерфейсы машинного обучения. Дополнительные ресурсы Keras см. в руководствах разработчиков Keras .

Прежде чем приступить к ускоренному курсу машинного обучения, прочтите следующие разделы «Подготовка» и «Предварительные требования» , чтобы убедиться, что вы готовы пройти все модули.

Предварительная работа

Прежде чем начать ускоренный курс машинного обучения, сделайте следующее:

  1. Если вы новичок в машинном обучении, пройдите курс «Введение в машинное обучение» . Этот короткий курс самообучения знакомит с фундаментальными концепциями машинного обучения.
  2. Если вы новичок в NumPy , выполните упражнение NumPy Ultraquick Tutorial Colab, в котором представлена ​​вся информация о NumPy, необходимая для этого курса.
  3. Если вы новичок в pandas , выполните упражнение Pandas UltraQuick Tutorial Colab, в котором представлена ​​вся информация о пандах, необходимая для этого курса.

Упражнения по программированию выполняются прямо в вашем браузере (настройка не требуется!) с использованием платформы Colaboratory . Colaboratory поддерживается в большинстве основных браузеров и наиболее тщательно протестирован в настольных версиях Chrome и Firefox.

Предварительные условия

Ускоренный курс машинного обучения не предполагает и не требует каких-либо предварительных знаний в области машинного обучения. Однако для понимания представленных концепций и выполнения упражнений мы рекомендуем учащимся выполнить следующие предварительные условия:

  • Вы должны хорошо разбираться в переменных, линейных уравнениях, графиках функций, гистограммах и статистических средствах.

  • Вы должны быть хорошим программистом. В идеале у вас должен быть некоторый опыт программирования на Python, поскольку упражнения по программированию проводятся на Python. Однако опытные программисты без опыта работы с Python обычно все равно могут выполнить упражнения по программированию.

В следующих разделах приведены ссылки на дополнительные полезные справочные материалы.

Алгебра

Линейная алгебра

Тригонометрия

Статистика

Исчисление ( необязательно, для продвинутых тем )

Программирование на Python

В учебнике Python рассматриваются следующие основы Python:

В некоторых упражнениях по программированию используется следующая более продвинутая концепция Python:

Терминал Bash и облачная консоль

Чтобы выполнять упражнения по программированию на локальном компьютере или в облачной консоли, вам должно быть удобно работать в командной строке: