Machine Learning for App Developers: Build and Integrate Smart Models (bằng tiếng Anh).

Các ứng dụng hiện đại ngày càng được hỗ trợ bởi các tính năng thông minh, nhưng việc kết nối các mô hình học máy với phần mềm thực tế có thể cảm thấy như một trở ngại lớn. Lớp học này nối liền khoảng cách bằng cách dạy bạn cách viết mã Python sạch, xây dựng mô hình dự đoán, và chuẩn bị chúng cho việc tích hợp vào các ứng dụng thế giới thực. Bạn sẽ chuyển từ viết các kịch bản cơ bản để hiểu cách các mô hình học máy hoạt động và cách chúng giao tiếp với các ứng dụng bên ngoài. Qua các giải thích và ví dụ mã viết từng bước, bạn sẽ xây dựng các mô hình phân loại nền tảng và mạng nơron, và học cách phơi bày chúng như các API nhẹ mà bất kỳ ứng dụng nào cũng có thể tiêu thụ. Bạn sẽ học được: 1. Hiểu lập trình Python cơ bản, bao gồm các gợi ý kiểu hiện đại và môi trường ảo. 2. Xây dựng mô hình phân loại từ đầu để đưa ra dự đoán chính xác về các tập dữ liệu cấu trúc. 3.Tạo một mạng nơron cơ bản và hiểu các khái niệm cốt lõi đằng sau huấn luyện. 4. triển khai mô hình cục bộ bằng cách xây dựng đơn giản, hiện đại điểm cuối API để phục vụ dự đoán cho các ứng dụng. 5.Clean và preprocess dữ liệu thô để đảm bảo đầu vào chất lượng cao cho thuật toán học máy của bạn. 6. Apply best practices for testing and structuring your machine learning code. Chương trình bắt đầu với thiết lập Python cơ bản và các khái niệm lập trình cơ bản trước khi nhảy vào chuẩn bị dữ liệu, đào tạo mô hình và nền tảng mạng nơron. Sau đó bạn sẽ tiến hành gói các mô hình được đào tạo của bạn trong các API sạch, hiện đại sẵn sàng cho tích hợp ứng dụng. Lớp học này được thiết kế cho các nhà phát triển, kỹ sư phần mềm và người mới tò mò về học máy. Không cần phải có kinh nghiệm lập trình hoặc khoa học dữ liệu trước để bắt đầu. Bắt đầu đọc hôm nay để bắt đầu xây dựng các tính năng thông minh cho ứng dụng tiếp theo của bạn.