Bun venit la acest curs de învățare automată fără cutie neagră în JavaScript. Este un curs în care codificăm fără a folosi biblioteci, deoarece este cea mai bună modalitate de a învăța toate funcționalitățile interioare ale unui sistem de învățare automată și vă veți îmbunătăți considerabil și abilitățile de dezvoltare de software.
Scopul acestui curs este de a construi o aplicație web care să învețe să recunoască desenele. Aceasta este faza 2, în care creștem acuratețea metodei dezvoltate în Faza 1. Facem acest lucru prin implementarea unor caracteristici mai sofisticate și folosind alte metode de clasificare (cum ar fi Rețeaua Neuronală). În Faza 2, învățăm și despre curățarea datelor, matrici de confuzie, geometrie și diferența dintre datele vectoriale și raster (pixeli).
🎥 No Black Box Faza 1 Curs: https://youtu.be/vDDjtwQDw2k
✏️ Curs creat de @Radu (Doctor în Informatică)
📁 Date: https://github.com/gniziemazity/drawing-data
💻 Cod: https://github.com/gniziemazity/ml-course-phase-2
💻 Codul lui Ilya: https://gist.github.com/id-ilych/8630fb273e5c5a0b64ca1dc080d68b63
💻 Codul rețelei neuronale: https://github.com/gniziemazity/neural-network
Sondaj Faza 3: https://forms.office.com/e/QTMCLLaV24
⭐️ Alte resurse ⭐️
Recunoaștetor pe care îl construim în acest curs: https://radufromfinland.com/projects/ml/recognizer
Video cu distanță euclidiană: https://youtu.be/3rPwfmrCwVw
Video de interpolare: https://youtu.be/J_puRs40GhM
Desenați tutorialul jocului portal (inspirat din Dr. Strange): https://youtu.be/0SxiyLk2IMM
De ce cercul are cea mai mare suprafață: https://youtu.be/CFBa2ezTQJQ
Recunoașterea desenelor prin webcam: https://youtu.be/QXB1ytG95gs
Curs de autoturism: https://youtu.be/Rs_rAxEsAvI
Server Discord: https://discord.com/invite/gJFcF5XVn9
Documentație Scikit-learn: http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neural_network.MLPClassifier.html
⭐️ Cuprins ⭐️
0:00:00 Introducere
0:04:07 Faza 1 Revizuirea codului
0:23:11 Curățarea datelor
0:41:30 Matricea confuziei
1:16:00 Marcator de distanță euclidian
1:16:06 Măsurarea alungirii
1:39:23 Măsurând rotunjimea
1:59:20 Vector vs Raster (pixeli)
2:22:40 Rețele neuronale
3:04:49 Optimizarea rețelelor neuronale
3:25:15 Rețele neuronale profunde
🎉 Mulțumim susținătorilor noștri Campion și Sponsor:
👾 davthecoder
👾 jedi-or-sith
👾 Nangong Qianying
👾 Agustín Kussrow
👾 Îl atrag pe Maneerat
👾 Heather Wcislo
👾 Serhiy Kalinets
👾 Justin Hual
👾 Otis Morgan
👾 Oscar Rahnama
—
Învățați să codificați gratuit și obțineți un job de dezvoltator: https://www.freecodecamp.org
Citiți sute de articole despre programare: https://freecodecamp.org/news
Cursuri interesante:
- Înțelegerea AI de la zero – Curs de rețele neuronale
- Curs intensiv de învățare profundă pentru începători
- Stanford CS229: Curs de învățare automată, curs 1 – Andrew Ng (toamna 2018)
- Curs cu mașină autonomă cu JavaScript – Rețele neuronale și învățare automată
- No Black Box Machine Learning Curs – Învățați fără biblioteci
- Curs complet TensorFlow 2.0 – Tutorial Rețele neuronale Python pentru începători
- Analiza datelor cu Python – Curs complet pentru începători (Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn)
- Inteligența artificială cu Python de la Harvard CS50 – Curs universitar complet
- Python pentru bioinformatică – Descoperirea medicamentelor utilizând învățarea automată și analiza datelor
- PyTorch pentru Deep Learning și Machine Learning – Curs complet