Corso in italiano di Machine Learning con Java 12

Impara...\t
Come eseguire la classificazione utilizzando la Weka Library.
Implementazione del riconoscimento dei modelli di dati non etichettati
Creazione di modelli di regressione per dati con più caratteristiche
Salvataggio dei modelli addestrati per un'ulteriore riutilizzabilità
Apprendi come eseguire la validazione incrociata
Sfruttare l'apprendimento profondo nei problemi di ML
Implementare l'elaborazione del linguaggio naturale con l'apprendimento profondo
Gli sviluppatori sono preoccupati di utilizzare vari algoritmi per risolvere problemi diversi. Questo corso è una guida perfetta per identificare la soluzione migliore per costruire in modo efficiente progetti di apprendimento automatico per diversi casi d'uso al fine di risolvere problemi del mondo reale.
In questo corso, imparerai come costruire un modello che prende i dati complessi dei sensori vettoriali e classifica i punti dati in classi con caratteristiche simili. Poi potrai prevedere il prezzo di una casa sulla base di dati storici. Infine, si costruirai un modello di Deep Learning che puo' indovinare i caratteri di personalità usando dati etichettati.
Alla fine di questo corso, avrete acquisito la padronanza di ogni dominio dell' apprendimento automatico e sarete in grado di costruire i vostri potenti progetti al lavoro.
Questa è una guida passo dopo passo e veloce che ti aiuterà ad imparare diverse tecniche di ML che puoi usare per risolvere i problemi del mondo reale. Ogni sezione affronterà un problema pratico e porterà le tue abilità di ML al livello successivo.
Costruisci progetti di apprendimento automatico utilizzando il supporto delle librerie Java come Weka, deeplearning4j, ND4J e molti altri.
Una guida pratica, con una rigorosa attenzione alle implementazioni di casi, alla creazione di progetti per ogni dominio di machine learning.
Risolvere i problemi del mondo reale con l'aiuto dell'apprendimento automatico con le librerie Java ML non è mai stato così semplice da imparare.