Projek Pembelajaran Mesin (Machine Learning) dan Pembelajaran Mendalam (Deep Learning): Aplikasi Teks dan Imej

Pembelajaran mesin paling berkuasa apabila diaplikasikan pada data dunia sebenar seperti teks dan imej. Memahami cara mengubah data mentah yang tidak berstruktur menjadi pandangan yang boleh diambil tindakan adalah kemahiran kritikal untuk pembangun moden dan peminat data. Dalam kursus berasaskan teks ini, anda akan beralih daripada memahami konsep asas pembelajaran mesin kepada membina sistem pemprosesan teks dan imej yang berfungsi. Anda akan belajar bagaimana komputer mewakili teks dan imej, mengelompokkan titik data yang serupa, dan membina algoritma carian dari awal. Apa yang anda akan pelajari: - Memahami konsep asas pembenaman teks (text embeddings) dan perwakilan vektor - Membina model klasifikasi teks untuk mengkategorikan kandungan bertulis secara automatik - Mengaplikasikan algoritma pengelompokan (clustering algorithms) untuk mengumpulkan dokumen dan imej yang serupa tanpa label manual - Mencipta sistem carian teks-ke-imej menggunakan konsep pangkalan data vektor moden - Melaksanakan model pembelajaran mendalam (deep learning) untuk tugas klasifikasi imej yang tepat - Berlatih menulis kod Python yang bersih dan moden untuk prapemprosesan data dan penilaian model Kursus ini bermula dengan terminologi penting dan konsep asas di sebalik perwakilan vektor. Anda kemudian akan maju melalui penjelasan bertulis berstruktur, langkah demi langkah dan cebisan kod untuk membina projek dalam pemprosesan bahasa semula jadi (natural language processing) dan computer vision. Kursus ini direka untuk pengaturcara pemula, calon saintis data, dan pembangun yang ingin memahami sisi praktikal pembelajaran mesin. Tiada pengalaman terdahulu dengan pembelajaran mendalam (deep learning) diperlukan. Mula membina portfolio pembelajaran mesin praktikal anda hari ini.