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机器学习、深度学习和贝叶斯学习
在 Python 中学习机器学习、深度学习、贝叶斯学习和模型部署。
你将会学到的
- 使用 Tensorflow 进行深度学习！！！
- 使用 PyTorch 进行深度学习！！！是的，Tensorflow + PyTorch！
- 使用 PyMC3 进行贝叶斯学习
- 使用 Pandas 进行数据分析
- 使用 Numpy 从头开始算法
- 充分利用 Scikit-learn
- 模型部署
- 模型诊断
- 自然语言处理
- 无监督学习
- Spacy 的自然语言处理
- 使用 FB Prophet 进行时间序列建模
- Python
本课程包括：
- 16 小时 长的随选视频
- 9 篇文章
- 7 个可下载资源
- 在移动设备和电视上观看
- 结业证书
要求
- 学习的意愿
说明
这是一门关于机器学习、深度学习（Tensorflow + PyTorch）和贝叶斯学习的课程（是的，所有 3 个主题都集中在一个地方！！！）。是的，Pytorch 和 Tensorflow 都适用于深度学习。
我们首先使用 pandas 分析数据，然后使用 Numpy 从头开始实现一些算法。这些算法包括线性回归、分类和回归树 (CART)、随机森林和梯度提升树。
我们开始使用 TensorFlow 进行深度学习课程。这将包括前馈网络、卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN)。对于更高级的深度学习课程，我们将 PyTorch 与 PyTorch Lightning 结合使用。
我们专注于本课程的编程和数学/统计方面。这是为了确保你为面试中的那些理论问题做好准备，同时能够将机器学习付诸实践。
我们讨论的机器学习的其他一些关键领域包括无监督学习、时间序列分析和自然语言处理。Scikit-learn 是我们在整个课程中使用的重要工具。
我们在特征工程上花费了大量时间，并确保我们的模型不会过拟合。通过分为训练和测试以及查看正确的指标来诊断机器学习（和深度学习）模型可以使世界变得不同。
我想强调一下，我们谈论的是机器学习部署，因为这是一个很少被谈论的话题。成为一名优秀的数据科学家的关键是拥有一个不会在生产中衰减的模型。
我希望你喜欢本课程，请随时与我联系以获取更多信息。
此课程面向哪些人：
- 任何对机器学习感兴趣的人。
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