یادگیری بدون نظارت، توصیه‌کنندگان، یادگیری تقویتی

در دوره سوم تخصص یادگیری ماشین، شما: • از تکنیک های یادگیری بدون نظارت برای یادگیری بدون نظارت استفاده کنید: از جمله خوشه بندی و تشخیص ناهنجاری. • ساخت سیستم های توصیه گر با رویکرد فیلتر مشترک و روش یادگیری عمیق مبتنی بر محتوا. • یک مدل یادگیری تقویتی عمیق بسازید. The Machine Learning Specialization یک برنامه آنلاین اساسی است که با همکاری DeepLearning.AI و Stanford Online ایجاد شده است. در این برنامه مبتدی دوستانه، اصول یادگیری ماشینی و نحوه استفاده از این تکنیک ها برای ساخت اپلیکیشن های هوش مصنوعی در دنیای واقعی را خواهید آموخت. این تخصص توسط اندرو انگ، یک آینده‌نگر هوش مصنوعی که تحقیقات انتقادی را در دانشگاه استنفورد و کارهای پیشگامانه در Google Brain، Baidu و Landing.AI برای پیشرفت در زمینه هوش مصنوعی رهبری کرده است، آموزش داده می‌شود. این تخصص 3 دوره ای، نسخه به روز شده و توسعه یافته دوره پیشگام یادگیری ماشین اندرو است که از زمان راه اندازی آن در سال 2012، دارای امتیاز 4.9 از 5 است و بیش از 4.8 میلیون زبان آموز آن را دریافت کرده اند. این مقدمه گسترده ای برای یادگیری ماشین مدرن، از جمله یادگیری نظارت شده (رگرسیون خطی چندگانه، رگرسیون لجستیک، شبکه های عصبی و درختان تصمیم)، یادگیری بدون نظارت (خوشه بندی، کاهش ابعاد، سیستم های توصیه گر) و برخی از بهترین شیوه های مورد استفاده در سیلیکون ارائه می کند. Valley برای نوآوری های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (ارزیابی و تنظیم مدل ها، اتخاذ رویکرد داده محور برای بهبود عملکرد، و موارد دیگر). در پایان این تخصص، شما بر مفاهیم کلیدی تسلط خواهید داشت و دانش عملی برای به کارگیری سریع و قدرتمند یادگیری ماشینی در مسائل چالش برانگیز دنیای واقعی را به دست خواهید آورد. اگر به دنبال ورود به هوش مصنوعی یا ایجاد حرفه ای در یادگیری ماشین هستید، تخصص جدید یادگیری ماشین بهترین مکان برای شروع است.