104學習精靈

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iPAS機器學習工程師考照班
AI即未來!各大產業離不開機器學習,人工智慧如火如荼發展,整個產業勢必向智慧化靠攏, AI人才需求也倍數增長!iPAS產業人才能力鑑定是經濟部為充裕產業升級所需人才, 整合產官學研所建立的鑑定體制。有專業能力認證,更容易獲得企業優先面試/聘用及加薪之機會。艾鍗學院授課講師皆取得iPAS認證,章章精彩、片刻不冷場,帶給學員最實戰的應試指南,打穩機器學習工程師的基本功! 學習目標 1. 帶你了解機器學習產業發展趨勢及應用方向 2. 養成資料特徵與資料預處理能力,並能運用探索式資料分析(EDA),洞悉數據關聯性。 3. 教你機器學習和深度學習的專業術語與觀念,並能了解其背後的意義及數學意義。 4. 漸進式熟悉機器學習演算法與模型建立流程,後續模型訓練成效之驗證。 5. 從提供之iPAS樣題詳細解析中,了解更多觀念與實作技巧 章節架構 初級 Part 1. 機器學習觀念打底 Section A:資料處理分析與特徵選擇 1. 人工智慧與機器學習簡介 2. 機器學習如何進行學習 3. 資料與特徵 4. 機器學習建立模型的流程 5. 探索式資料分析(EDA)與資料預處理方法 6. 如何挑選好的特徵? Feature Selection v.s. Feature Extraction Section B:監督式機器學習演算法 1. 迴歸模型: 線性迴歸▼ iPAS ML linear regression Ridge v.s. Lasso 線性迴歸 評估迴歸模型的性能指標 2. 分類模型: Logistic Regression 演算法 KNN 演算法 決策樹演算法 SVM 演算法與數學原理 評估分類模型的性能指標 3. Ensemble Method Random Forest隨機森林 Adaboost Section C:非監督式機器學習演算法 1. 降維: PCA 演算法▼ iPAS ML The Algorithm of PCA c 2. Clustering: K-means 演算法 Hierarchical Method 演算法 3. 強化學習 強化學習的架構 Q-learning 演算法 Section D:深度學習 1. 深度學習技術簡介 2. 類神經網路運算模型原理 3. 深度學習建立模型的流程 4. 深度學習框架TensorFlow/Keras 程式架構說明 5. 其他網路結構簡介:RNN/LSTM、CNN Part 2. Python實作機器學習 1. 資料處理工具: Numpy、Pandas▼ iPAS ML Pandas 2. 視覺化工具: Matplotlib▼ iPAS ML Matplotlib c 3. 機器學習工具:Scikit-learn 4. 迴歸模型實作 y=f(x) 的函式預測 價格預測模型 5. 鳶尾花花卉分類與探討▼ iPAS ML iris 使用Logistic Regression 使用KNN 使用Decision Tree▼ iPAS ML Decision Tree 使用SVM▼ iPAS ML SVM 使用Random Forest 使用Adaboost 6.PCA 降維使用Scikit-learn▼ iPAS ML PCA降維使用Scikit learn 7.K-means分群使用Scikit-learn▼ K means分群使用Scikit 8.Hierarchical方法分群使用Scikit-learn▼ iPAS ML Hierarchical Scikit learn 9.強化學習-找寶藏地圖實作解析▼ iPAS ML Reinforcement learning iPAS ML Q learning value function Part 3. iPAS機器學習工程師範例試題詳解
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人工智慧-機器學習
這是一門有別於坊間的AI數位課程,不僅有清楚的觀念說明也有詳細的程式解說。教你機器學習的專業術語與觀念,並能了解其背後的意義及數學意義。瞭解機器學習的各種演算法並且能以進行範例實作。 將介紹機器學習的各類演算法並以Scikit learn進行手把手實作教學。對於同類型演算法,將以同一種資料集讓學員能比較演算法之間的差異及各式參數對模型效能的影響。 學習目標 【機器學習】 1. 了解機器學習的概念 2. 學會Regression、Classification、Clustering 機器學習相關演算法基本原理 3. 學會用Scikit-learn 進行如Logistic Regression、SVM、Decision Tree、Random Forest等等Machine Learning 的實作。 4. 學會強化式學習及其實作 ※ 課程適用經濟部iPAS巨量資料分析師/機器學習工程師能力鑑定考試準備
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電腦視覺演算法
機器如何看見世界?看到車子開過來,我們會閃避;遇到認識的人,我們能夠識別。這些動作對人類來說很簡單,但機器做得到嗎? 隨著電腦運算效率的提升,帶動了深度學習的發展,讓影像領域有了重大的突破。 如今,透過各種影像技術的整合,我們已經能夠讓機器感知世界。 本課程從經典的演算法,如HAAR人臉偵側、Hog 特徵擷取、Adaboost 分類器等演算法,了解如何進行人臉偵測與人臉辨識。同時也以深度學習CNN演算法,來說明如何實現人臉偵測與辨識。 本課程帶你深入了解這些演算法背後的原理,並且對於演算法都以手刻的方式(From Scratch)進行實作。此外,也以Python Tkinter 完成一個人臉門禁系統的小專案。電腦視覺常會依照現場情況有不同的影像處理,因此唯有懂了原理才有可能針對專案的需要,知道如何進行優化與改善,而不侷限於套件工具本身。 學習目標 了解HAAR演算法並知道如何以python實作 (From Scratch) 了解 Adaboost 演算法並知道如何以python實作 (From Scratch) 學會如何利用HARR+Adaboost進行人臉偵測 了解HOG 演算法並知道如何以 python實作 (From Scratch) 學會如何利用HOG + 支持向量機(Support Vector Machine, SVM) 進行人臉或物件識別 學會如何CNN原理及遷移學習的方法,建立人臉識別系統 教學方式 投影片講授及配合程式進行演練 學會如何利用HARR+Adaboost進行人臉偵測 使用Anaconda + Spyder 課程菜單 遠距課程時數:14小時/數位課程時數:14小時 數位觀看天數:30天 精編教材:-精編講義、範例程式碼 -詳細Code 解說且程式範例檔案分類整理 -線上助教系統 課程大綱 電腦視覺-基於HOG與圖像識別 HOG演算法說明與python實作 (From Scratch) 圖檔爬蟲程式撰寫 建立圖檔HOG特徵 Scikit-Learn實現SVM與LogistcRegression 專案: HOG Features+ Classifier :人臉/物品偵測與識別▼ HOG Features+ Classifier :人臉/物品偵測與識別-1 HOG Features+ Classifier :人臉/物品偵測與識別-2 電腦視覺-基於HAAR 人臉偵測 HAAR演算法說明與python實作 (From Scratch) Adaboost Classifier 專案: HAAR Features人臉偵測 CNN深度學習 遷移學習(transfer learning)和微調(fine-tune)原理說明 使用MobileNet建立圖像特徵 (Image Embedding) 建立DNN Classifier MQTT協定- 警示通知 專案: 人臉門禁系統(使用Tkinter界面): 加入/刪除/登入人臉帳號▼
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