【Udemy中英字幕】Introduction to Machine Learning

机器学习简介

常用机器学习模型和术语的初学者指南

讲师：Munus International

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您将学到什么

• 定义机器学习所需的数据管道的基本方面
• 识别构建数据管道时的潜在陷阱
• 认识不同类型的机器学习模型并解释它们之间的区别
• 讨论流行的监督机器学习模型
• 了解流行的无监督聚类算法
• 广义上定义神经网络
• 了解一些最流行的神经网络变体以及何时使用它们
• 利用机器学习基础知识来实现​​分类和回归问题的基本解决方案

探索相关主题

• 机器学习
• 数据科学
• 发展

要求

• 一些编程经验对于练习和示例会有所帮助，但这不是必需的。

描述

本课程旨在为学生提供机器学习领域的广泛概述，并将介绍一些重要的术语和技术，使他们能够跟上有关该主题的讨论。我将讨论数据管道的基本方面，并指出在为机器学习项目准备数据时的一些常见陷阱。我还将讨论不同类型的机器学习模型以及它们与深度学习模型的区别。

将提供一些最流行的监督和无监督模型的广泛概述，并向学生介绍一些流行的神经网络变体。随后将进行一些实际演示，向学生展示如何结合讨论的主题来创建基本的机器学习解决方案。

本课程不会对这些模型的数学基础进行深入解释，也不会提供有关如何从头开始实现机器学习模型的详细讨论。相反，目的是简化和浓缩主题，为学生提供易于理解的领域介绍。

无论学生是雇主还是雇员，我们都认为对机器学习模型是什么和不是什么有一个基本的了解是非常有益的——特别是当机器学习工具在许多领域变得越来越普遍的时候。

本课程适合哪些人：

• 希望能够关注机器学习流程讨论的软件工程师
• 希望将机器学习融入其业务并希望更好地了解这样做的复杂性的管理人员
• 想要确定机器学习是否适合自己的领域的准学生
• 本课程不适用于具有机器学习知识的学习者
• 本课程不适合想要了解机器学习数学基础的学习者