Машинное обучение с Javascript

Изучите машинное обучение с помощью Javascript и TensorflowJS и с практическими проектами. Если вы здесь, вы уже знаете правду: машинное обучение - это будущее всего. В ближайшие годы не будет ни одной отрасли в мире, нетронутой Machine Learning. Вы можете либо понять это сейчас, либо проиграть на волне невероятных перемен. Вы, вероятно, уже много раз используете приложения каждый день, которые полагаются на методы машинного обучения. Так зачем же оставаться в темноте?

Уже есть много курсов машинного обучения. Я построил этот курс, чтобы стать лучшим введением в эту тему. Никакой предмет не остается нетронутым, и мы никогда не оставляем ни одной области в темноте. Если вы пройдете этот курс, вы будете готовы войти и понять любую субдисциплину в мире машинного обучения.

Общий вопрос - почему Javascript? Я думал, что ML - это все о Python и R?

Ответ прост: ML с Javascript просто легче изучить, чем с Python. Хотя он очень популярен, Python является «выразительным» языком, который является кодовым словом, которое означает «запутанный язык». Одна строка Python может содержать огромное количество функций; это здорово, когда вы понимаете язык и предмет, но не так, когда вы пытаетесь изучить новую тему.

Кроме того, Javascript делает ML более понятным, он также открывает новые горизонты для приложений, которые вы можете создать. Вместо того, чтобы ограничивать развертывание кода Python на сервере для запуска вашего кода ML, вы можете создавать одностраничные приложения или даже расширения браузера, которые запускают интересные алгоритмы, что может дать вам возможность разработать совершенно новый вариант использования!

Этот курс сосредоточен на алгоритмах, математике или Tensorflow, или что?!?!

Давайте будем честными - подавляющее большинство курсов ML доступно онлайн-танцам вокруг запутанных тем. Они поощряют вас использовать алгоритмы и функции предварительной сборки, которые делают для вас весь тяжелый подъем. Хотя это может привести к быстрым успехам, в конечном итоге это затруднит вашу способность понимать ML. Вы можете понять, как применять методы ML, если вы понимаете основные алгоритмы.

Это цель этого курса - я хочу, чтобы вы поняли точные математические и технические приемы программирования, которые используются в наиболее распространенных алгоритмах ML. После того, как вы приобретете эти знания, вы можете легко подбирать новые алгоритмы «на лету» и создавать гораздо более интересные проекты и приложения, чем другие инженеры, которые понимают, как передавать данные в магическую библиотеку.

У вас нет знаний в математике? Это нормально! Я обращаю особое внимание на то, чтобы ни одна лекция не зашла слишком далеко в темы математики.

Краткое описание того, что вы узнаете:

• Расширенное профилирование памяти для повышения производительности ваших алгоритмов
• Создавайте приложения на базе мощной библиотеки Tensorflow JS
• Разработка программ, работающих либо в браузере, либо с помощью Node JS
• Напишем чистый, простой в понимании код ML, без одноименных переменных или запутывающих функций
• Возьмем основы линейной алгебры, чтобы значительно ускорить работу вашего кода с помощью операций на основе матриц. (Не волнуйтесь, я сделаю математику легкой!)
• Поймем, как скрутить общие алгоритмы в соответствии с вашими уникальными вариантами использования
• Выделим результаты вашего анализа с помощью графической библиотеки пользовательского построения
• Изучим стратегии повышения эффективности, которые могут применяться к любому типу кода Javascript.
• Методы загрузки данных, как в браузере, так и в среде Node JS