• Najnowsze pytania
  • Bez odpowiedzi
  • Zadaj pytanie
  • Kategorie
  • Tagi
  • Zdobyte punkty
  • Ekipa ninja
  • IRC
  • FAQ
  • Regulamin
  • Książki warte uwagi

Machine Learning i Deep Learning - od czego zacząć?

VPS Starter Arubacloud
0 głosów
4,298 wizyt
pytanie zadane 28 kwietnia 2019 w Python przez Eliro Stary wyjadacz (12,160 p.)

Python jest językiem, który mnie bardzo zafascynował ze względu na jego prostotę oraz wielofunkcyjność. Obecnie uczę się frameworku Django, ponieważ moja historia z programowaniem zaczęła się od tworzenia stron internetowych i tak jakoś to polubiłem. Jednak moją drugą miłością jest sztuczna inteligencja i robotyka. Chciałbym więc zacząć zabawę, a przynajmniej liznąć już jakieś podstawy Machine Learningu oraz Deep Learningu. Z tego co zdążyłem wyczytać:

Machine Learning jest rodzajem uczenia się maszynowego, które wymaga nadzoru człowieka, ponieważ komputer uczy się na podstawie dostarczonych przez człowieka przykładów.

Deep learning jest rodzajem uczenia się maszynowego, które potrafi uczyć się bez udziału człowieka (i tym docelowo chciałbym się zajmować).

I teraz pytanie do was - od czego zacząć naukę? Scikit Learn czy TensorFlow, który według różnych opinii lepiej nadaje się do Deep Learningu? Jakieś polecone materiały do nauki (fajnie by było mieć je po polsku ze względu na to, że jest to jednak trochę skomplikowane)?

4 odpowiedzi

0 głosów
odpowiedź 29 kwietnia 2019 przez Vladimir Początkujący (440 p.)
wybrane 29 kwietnia 2019 przez Eliro
 
Najlepsza

Jakiś czasem temu przygotowałem artykuł (webinar) "Uczenie maszynowe od czego zacząć?". Robiłem szereg kolejnych webinarów np. wprowadzenie do Deep Learning, czy opłaca się zająć Machine Learning.

Są też autorskie kursy online (duża dawka wiedzy w ograniczonym czasie): praktyczne uczenie maszynowe od podstaw, praktyczne prognozy szeregów czasowych.

Warto uczestniczyć w inspirujących spotkaniach, np. DWCC 2019.

Na koniec jeszcze wspomnie o najnowszej inicjatywie: korona wyzwań uczenia maszynowego.  To jest pięć bezpłatnych pięciodniowych wyzwań, gdzie krok po kroku możesz zobaczyć, że też potrafisz uczenie maszynowe.  Kolejne wyzwanie rozpoczyna się 13 maja i tym razem będzie o samochodach autonomicznych. Warto być :).

komentarz 4 maja 2020 przez ZK Nowicjusz (160 p.)
Do projektu BiR poszukuję specjalisty który napisze wniosek w części badawczej prace przemysłowe i rozwojowe.

Rzecz dotyczy zaawansowanej analityki w piłce nożnej.

Kontakt do mnie Zbyszek 798 023 417
0 głosów
odpowiedź 28 kwietnia 2019 przez DeBos123 Nałogowiec (44,950 p.)
komentarz 29 kwietnia 2019 przez Eliro Stary wyjadacz (12,160 p.)
Nic mi ten artykuł nie wyjaśnia.
0 głosów
odpowiedź 29 kwietnia 2019 przez RafalS VIP (122,820 p.)

Machine Learning jest rodzajem uczenia się maszynowego, które wymaga nadzoru człowieka, ponieważ komputer uczy się na podstawie dostarczonych przez człowieka przykładów.

Nic podobnego :P. Machine learning to po prostu uczenie maszynowe po angielsku. A samo uczenie maszynowe to takie najbardziej ogólne określenie opisujące algorytmy, które same uczą się jakiejś strategii postępowania bez jawnego wydawania poleceń przez programistę. Dla przykładu sieci neuronowe zaliczają się do uczenia maszynowego.

Deep learning jest rodzajem uczenia się maszynowego, które potrafi uczyć się bez udziału człowieka (i tym docelowo chciałbym się zajmować).

Deep learning nie ma nic do uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego - których definicje przytoczyłeś. Deep learning to wykorzystanie ukrytych tzw. głębokich warstw w architekturze sieci neuronowych.

fajnie by było mieć je po polsku ze względu na to, że jest to jednak trochę skomplikowane

Będzie ciężko. Polskie materiały to przeważnie wykłady z jakichś uczelni. A wykłady jak to wykłady są przeważnie kiepsko przygotowane i strasznie naukowe. U mnie się nie sprawdziły, więc polecam bardziej angielskie tutoriale. Mi najbardziej pomogły te z https://towardsdatascience.com, ale najniższy próg wejścia mają filmiki na yt, także zacząłbym od wpisania machine learning na yt.

Z praktyki polecam na początek poczytać o Q-learningu i spróbować napisać jakiś prosty projekt. W między czasie dobrze jest zacząć używać numpy.

Co do deep learningu to trzeba poczytać o sieciach neuronowych. Z bibliotek polecam keras. Tensorflow jest spoko dopóki będziesz używał wysokopoziomowego kerasowego API (tf.keras) bez wgryzania się w niższe poziomy abstrakcji. A korzystać z tych bibliotek najłatwiej jest nauczyć się z oficjalnych tutoriali i analizując projekty na githubie z ich wykorzystaniem.

komentarz 4 maja 2020 przez ZK Nowicjusz (160 p.)
Do projektu BiR poszukuję specjalisty który napisze wniosek w części badawczej prace przemysłowe i rozwojowe.

Rzecz dotyczy zaawansowanej analityki w piłce nożnej.

Kontakt do mnie Zbyszek 798 023 417
0 głosów
odpowiedź 4 maja 2020 przez ZK Nowicjusz (160 p.)
Do projektu BiR poszukuję specjalisty który napisze wniosek w części badawczej prace przemysłowe i rozwojowe.

Rzecz dotyczy zaawansowanej analityki w piłce nożnej.

Kontakt do mnie Zbyszek 798 023 417

Podobne pytania

0 głosów
2 odpowiedzi 742 wizyt
pytanie zadane 6 kwietnia 2019 w Python przez itamm Nowicjusz (120 p.)
0 głosów
1 odpowiedź 309 wizyt
+1 głos
2 odpowiedzi 197 wizyt
pytanie zadane 24 stycznia 2021 w Algorytmy przez theemperor Użytkownik (710 p.)

92,453 zapytań

141,262 odpowiedzi

319,088 komentarzy

61,854 pasjonatów

Motyw:

Akcja Pajacyk

Pajacyk od wielu lat dożywia dzieci. Pomóż klikając w zielony brzuszek na stronie. Dziękujemy! ♡

Oto polecana książka warta uwagi.
Pełną listę książek znajdziesz tutaj.

Akademia Sekuraka

Akademia Sekuraka 2024 zapewnia dostęp do minimum 15 szkoleń online z bezpieczeństwa IT oraz dostęp także do materiałów z edycji Sekurak Academy z roku 2023!

Przy zakupie możecie skorzystać z kodu: pasja-akademia - użyjcie go w koszyku, a uzyskacie rabat -30% na bilety w wersji "Standard"! Więcej informacji na temat akademii 2024 znajdziecie tutaj. Dziękujemy ekipie Sekuraka za taką fajną zniżkę dla wszystkich Pasjonatów!

Akademia Sekuraka

Niedawno wystartował dodruk tej świetnej, rozchwytywanej książki (około 940 stron). Mamy dla Was kod: pasja (wpiszcie go w koszyku), dzięki któremu otrzymujemy 10% zniżki - dziękujemy zaprzyjaźnionej ekipie Sekuraka za taki bonus dla Pasjonatów! Książka to pierwszy tom z serii o ITsec, który łagodnie wprowadzi w świat bezpieczeństwa IT każdą osobę - warto, polecamy!

...