機器學習

機器學習速遊 (Quick Tour of Machine Learning)已額滿

機器學習速遊 (Quick Tour of Machine Learning)

機器學習旨在讓電腦能由資料中累積的經驗來自我進步,近年來已廣泛應用於資料探勘、計算機視覺、自然語言處理、生物特徵識別、搜尋引擎、醫學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA 序列測序、語音和手寫識別、戰略遊戲和機器人等領域。它已成為資料科學的基礎學科之一,為任何資料科學家必備的工具。這門課程將由 Appier 首席資料科學家林軒田利用短短的六個小時,快速地帶大家探索機器學習的基石、介紹核心的模型及一些熱門的技法,希望幫助大家有效率而紮實地了解這個領域,以妥善地使用各式機器學習的工具。此課程適合所有希望開始運用資料的資料分析者,推薦給所有有志於資料分析領域的資料科學愛好者。  
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手把手的深度學習實務已額滿

手把手的深度學習實務

深度學習 (Deep Learning) 是近年來備受重視的機器學習方法,現今許多語音與影像辨識的研究與應用,都基於深度學習的技術來完成。深度學習的工具不斷推陳出新,若你已經聽過這項技術,卻不知道該從何開始下手,這堂手把手的實務課程將會很適合你。本課程利用六個小時的時間,介紹 Keras 這個熱門的深度學習工具,從最簡單的前饋類神經網路 (Feedforward Neural Network) 開始,用 Keras 加入各種訓練技巧 (Regularization, Early Stopping, Dropout) 以得到好的預測模型。亦介紹深度學習模型的另一個變形:捲積式類神經網路 (Convolutional Neural Network, CNN),以完整的實務操作,讓你邁出成為深度學習訓練大師的第一步。
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Machine Learning 機器學習課程已額滿

Machine Learning 機器學習課程

近年來,從機器學習、深度學習到人工智慧,都是透過分析這些巨量的資料,從中萃取出有價值的訊息,進而讓「電腦」對各種狀況作出正確判斷,甚至對一些未來的狀況做出預測。這些技術的高度發展,也帶動了各式各樣的創新應用。從 IBM 的 Watson 在 Jeopardy 搶答賽贏過參賽者、Google Deep Mind 的 AlphaGo 以四勝一負戰勝南韓九段天才棋王李世乭、Amazon 的 Echo 到工業 4.0、智慧城市等等。這些改變,已徹底改變了人類思考、學習與生活方式。 本課程將介紹機器學習的基礎與原理,也將涵蓋各式機器學習演算法的核心技術:數值最佳化方法,同時也提供各種評估指標,以利在演算法中的參數挑選與不同演算法之間的比較。Washington University Prof. Pedro Domingos (The Master Algorithm, 大演算一書的作者),曾將機器學習分成三個主要部分:表現 (Representation)、最佳化 (Optimization)、評估 (Evaluation)。與本課程的安排相符。
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人工智慧與機器學習在推薦系統上的應用已額滿

人工智慧與機器學習在推薦系統上的應用

本課程特別邀請到臺大資工系林守德教授,利用六小時的課程簡介人工智慧的歷史演進以及其與機器學習的關聯,同時也會介紹在實務上如何訓練好的機器學習模型,及如何應用相關技術建立智慧推薦系統。本課程由四個部分組成:
  • 人工智慧與機器學習簡介
  • 內容為本推薦系統
  • 協同過濾系統
  • 進階推薦系統
  
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星火燎原 - Spark 機器學習初探已額滿

星火燎原 - Spark 機器學習初探

此課程專為 Spark 入門者設計,在六小時帶您從無到有建置 Spark 開發環境,並以實作方式帶領您了解 Spark 機器學習函式庫 (MLlib) 的應用及開發。課程實作將以 Spark 核心之實作語言 - Scala 為主,搭配 Scala IDE eclipse 及相關 Library 建置本機開發環境,透過 IDE 強大的開發及偵錯功能加速開發流程;並介紹如何佈置至 Spark 平台,透過 Spark-submit 執行資料分析工作。
本課程涵蓋機器學習中最常使用之分類、迴歸及分群方法,在本課程中您將會了解到如何操作 Spark 核心資料集 - Resilient Distributed Dataset (RDD) 取得資料的概括統計量 (summary statistics);並了解決策樹演算法 (Decision Tree)、最小平方法 (Linear least squares) 及 K-Means 演算法如何應用於租借量分析預測及網頁分類等情境。
歡迎對 Spark 感興趣,卻不知從何下手;或想快速的對 Spark 機器學習有初步的了解的您參與!
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