Uczenie maszynowe dla programistów aplikacji: budowanie i integrowanie inteligentnych modeli

Nowoczesne aplikacje są coraz częściej oparte na inteligentnych funkcjach, ale połączenie modeli uczenia maszynowego z rzeczywistym oprogramowaniem może wydawać się ogromną przeszkodą. Ten kurs wypełnia lukę, ucząc Cię, jak pisać czysty kod Pythona, budować modele predykcyjne i przygotowywać je do integracji z rzeczywistymi aplikacjami. Przejdziesz od pisania podstawowych skryptów do zrozumienia, jak działają modele uczenia maszynowego i jak komunikują się z aplikacjami zewnętrznymi. Poprzez krok po kroku pisemne wyjaśnienia i przykłady kodu, będziesz budować podstawowe modele klasyfikacji i sieci neuronowe, i nauczyć się, jak ujawnić je jako lekkie interfejsy API, które każda aplikacja może zużywać. Czego się nauczysz: 1. Zrozum podstawowe programowanie Pythona, w tym nowoczesne wskazówki dotyczące typów i środowiska wirtualne. 2. Budowanie modeli klasyfikacji od podstaw w celu dokładnego przewidywania uporządkowanych zbiorów danych. 3. Utwórz podstawową sieć neuronową i zrozum podstawowe pojęcia związane z treningiem. Wdrażaj modele lokalnie, budując proste, nowoczesne punkty końcowe interfejsu API, aby dostarczać prognozy do aplikacji. 5.Oczyść i wstępnie przetworz surowe dane, aby zapewnić wysokiej jakości dane wejściowe dla algorytmów uczenia maszynowego. 6. Zastosuj najlepsze praktyki testowania i struktury kodu uczenia maszynowego. Kurs zaczyna się od podstawowej konfiguracji Pythona i podstawowych koncepcji programowania, zanim zagłębisz się w przygotowanie danych, szkolenie modeli i podstawy sieci neuronowych. Następnie przejdziesz do pakowania wyszkolonych modeli w czyste, nowoczesne interfejsy API gotowe do integracji z aplikacjami. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących programistów, inżynierów oprogramowania i początkujący ciekawi uczenia maszynowego. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w programowaniu lub nauce o danych, aby rozpocząć. Zacznij czytać już dziś, aby rozpocząć tworzenie inteligentnych funkcji dla następnej aplikacji.