Training Pelatihan Kursus Jasa Python | Machine Learning : Support Vector Machines Python

Support Vector Machines ( SVM ) adalah salah satu model pembelajaran mesin paling canggih, dan topik ini telah menjadi permintaan siswa sejak mulai membuat kursus.

Hari-hari ini, semua orang tampaknya membicarakan tentang pembelajaran mendalam , tetapi pada kenyataannya ada suatu masa ketika mesin vektor dukungan dipandang lebih unggul daripada jaringan saraf. Salah satu hal yang akan Anda pelajari dalam kursus ini adalah bahwa mesin vektor pendukung sebenarnya adalah jaringan neural, dan pada dasarnya terlihat identik jika Anda menggambar diagram.

Hambatan terberat yang harus diatasi saat Anda mempelajari tentang mesin vektor dukungan adalah bahwa mereka sangat teoretis. Teori ini sangat mudah membuat takut banyak orang, dan mungkin merasa belajar tentang mesin vektor dukungan berada di luar kemampuan Anda.

Dalam kursus ini, kami mengambil pendekatan yang sangat metodis dan selangkah demi selangkah untuk membangun semua teori yang Anda butuhkan untuk memahami cara kerja SVM yang sebenarnya. Kami akan menggunakan Regresi Logistik sebagai titik awal, yang merupakan salah satu hal pertama yang Anda pelajari sebagai siswa pembelajaran mesin. Jadi, jika Anda ingin memahami kursus ini, miliki intuisi yang baik tentang Regresi Logistik, dan dengan ekstensi memiliki pemahaman yang baik tentang geometri garis, bidang, dan hyperplanes.

Kursus ini akan membahas teori kritis di balik SVM:

• Derivasi SVM linier
• Kerugian engsel (dan hubungannya dengan kerugian Cross-Entropy)
• Pemrograman kuadrat (dan tinjauan pemrograman Linear)
• Variabel slack
• Dualitas Lagrangian
• Kernel SVM (SVM nonlinier)
• Polinomial Kernel, Gaussian Kernels, Sigmoid Kernels, dan String Kernels
• Pelajari cara mencapai perluasan fitur berdimensi tak hingga
• Penurunan Gradien yang Diproyeksikan
• SMO (Pengoptimalan Minimal Berurutan)
• Jaringan RBF (Jaringan Neural Fungsi Basis Radial)
• Mendukung Regresi Vektor (SVR)
• Klasifikasi Multikelas

Dalam kursus ini, tidak hanya satu, tetapi dua bagian penuh yang dikhususkan hanya pada aspek praktis tentang cara menggunakan SVM secara efektif .

Kami akan melakukan contoh aplikasi pembelajaran mesin yang nyata dan praktis secara menyeluruh , seperti:

• Pengenalan gambar
• Deteksi spam
• Diagnosa medis
• Analisis regresi

Untuk siswa yang lebih mahir, ada juga banyak latihan pengkodean di mana Anda akan mencoba berbagai pendekatan untuk mengimplementasikan SVM.

Ini adalah implementasi yang tidak akan Anda temukan di tempat lain di kursus lain.

Prasyarat yang Disarankan:

• Matriks Aritmatika / Geometri
• Probabilitas Dasar
• Regresi logistik
• Pengodean Python: if / else, loop, list, dicts, set
• Pengodean numpy: operasi matriks dan vektor, memuat file CSV