Öğrenmesi kolay bazı makine öğrenme uygulamaları nelerdir? [kapalı]

Genel olarak makine öğrenmede yeni olduğum için, oynamaya başlamak ve olasılıkların neler olduğunu görmek istiyorum.

Kurulumdan anlamlı bir sonuç üretmeye kadar en hızlı süreyi önerebileceğiniz uygulamaları merak ediyorum.

Ayrıca, genel olarak makine öğrenimi konusunda iyi başlangıç ​​materyallerine yönelik öneriler takdir edilecektir.

Makine öğrenimi konusunda bazı MOOC ile başlamanızı tavsiye ederim. Mesela Andrew Ng'nin kurstaki kursu .

Ayrıca Orange uygulamasına da göz atmalısınız . Grafiksel bir arayüzü vardır ve muhtemelen bazı ML tekniklerini kullanarak anlamak daha kolaydır.

Dürüst olmak gerekirse, bazı projeler yapmanın size tam bir kurs yapmaktan çok daha fazlasını öğreteceğini düşünüyorum. Bunun bir nedeni, proje yapmanın ödev yapmaktan daha motive edici ve açık uçlu olmasıdır.

Bir ders, zaman ve motivasyon (gerçek motivasyon) varsa, bir proje yapmaktan daha iyidir. Diğer yorumcular teknoloji konusunda iyi platform önerileri sundular.

Bence, eğlenceli bir proje açısından, bir soru sormalı ve bir bilgisayarı yanıtlamayı öğrenmelisiniz.

İyi örneklere sahip bazı iyi klasik sorular:

• Elle yazılan rakamları tanımak için Sinir Ağları
• Lojistik regresyon kullanarak spam e-posta sınıflandırması
• Gauss Karışımı modelleri kullanılarak nesnelerin sınıflandırılması
• Doğrusal regresyonun bir miktar kullanımı, belki de mahallelere verilen bakkal fiyatlarının tahmini

Bu projelerin matematik işlemleri yapılır, kodları yapılır ve Google ile kolayca bulunabilir.

Diğer harika konular sizin tarafınızdan yapılabilir!

Son olarak, robotik araştırmaları yapıyorum, bu yüzden benim için en çok EĞLENCE uygulaması davranışsal. Örnekler şunları içerebilir (bir arduino ile oynayabiliyorsanız)

Belki de lojistik regresyonu kullanan, iç sıcaklığı ve odadaki ışığın durumunu göz önüne alarak fanı ne zaman kapatıp açacağını öğrenen bir uygulama oluşturun.

Gauss Karışım Modelleri'ni (gösteriden öğrenme) kullanarak, bir robotun sensör girişine (belki de bir düğmeye basma) dayalı bir aktüatörü, belki de bir tekerleği hareket ettirmesini öğreten bir uygulama oluşturun.

Her neyse, bunlar oldukça gelişmiş. Demek istediğim, (gerçekten gerçekten) sevdiğiniz bir proje seçerseniz ve üzerinde birkaç hafta geçirirseniz, büyük miktarda öğrenirsiniz ve birkaç ödev yapacağınızdan çok daha fazlasını anlarsınız.

Bence Weka iyi bir başlangıç ​​noktası. Denetimli öğrenme veya kümeleme gibi bir sürü şey yapabilir ve çok çeşitli algoritmaları ve metodolojileri kolayca karşılaştırabilirsiniz.

Weka'nın kılavuzu aslında tanıtım materyali olarak kullanılabilen makine öğrenimi ve veri madenciliği üzerine bir kitaptır.

Programlamaya aşina olduğunuzu varsayarsak scikit-learn'a bakmanızı tavsiye ederim . Özellikle mini öğreticiler / makine öğrenimi yoluyla hızlı bir tur olarak hizmet edebilecek güzel yardım sayfalarına sahiptir. İlginç bulduğunuz bir alanı seçin ve örnekler üzerinde çalışın.

Ben çoğul görüş kurs buldum Makine öğrenmeye giriş büyük bir kaynak kodlamak bu yüzden başlamak. Farklı ml tekniklerini hızlı bir şekilde keşfetmek için Encog kütüphanesini kullanır .

R Studio'yu zaten biliyorsanız, paket paketi başlamak için iyi bir yerdir. İşte bazı öğreticiler:

1. https://class.coursera.org/predmachlearn-002
2. http://caret.r-forge.r-project.org/index.html

R ve düzeltme işareti ile veri setlerini kolayca yükleyebilir ve birleştirebilir, özellik azaltma, temel bileşen analizi yapabilir ve çeşitli algoritmalar kullanarak eğitebilir ve tahmin edebilirsiniz.

6x3 grafik ızgarasını http://scikit-learn.org/ sayfasının başlığından yeniden oluşturabilirseniz, biraz ML ve biraz Python öğrenmiş olacaksınız. Bir dilden bahsetmedin. Python çok hızlı öğrenecek kadar kolaydır ve scikit-learn çok çeşitli algoritmalara sahiptir.

O zaman kendi verilerinizi deneyin!

Gönderilen derslere ve eğiticilere ek olarak, biraz daha 'ellerde' bir şey öneriyorum: Kaggle ilginizi çekebilecek bazı tanıtım yarışmalarına sahiptir (çoğu insan Titanik yarışması ile başlar). Daha fazla deneyim elde etmek istediğinizde keşfedilecek ve yarışacak çok çeşitli konular var.

Yukarıdaki yanıtlarda belirtildiği gibi, Prof.Andrew Ng'nin MOOC'lerini ve Prof. Yaser Abu- Mostafa'nın ' Verilerden Öğrenme'yi takip ederek ML'nin temellerini kavramak .

R kesin kazanan Kaggle yarışmalarda en çok kullanılan aracı olarak kullanmaktadır. (Kaggle wiki ve forumlarındaki kaynakları kontrol etmeyi unutmayın)

Temel R ve Python'u öğrenin. Coursera 'Veri Bilimi' parkuru tanıtım amaçlı bir R kursuna sahiptir . Hemen hemen tüm algoritmalar Python ve R kütüphanelerinde bulunabilir. Birkaç kaggle yarışmasında öğrendiğiniz algoritmaları kullanmaktan çekinmeyin. Başlangıç ​​noktası olarak, Titanic veri kümesi ve kaggle üzerindeki Rakam tanıyıcı veri kümesi üzerindeki çeşitli algoritmaların performansını karşılaştırın .

Ve çeşitli veri kümeleri üzerinde çalışmaya devam edin!