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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/tensorflow-20/
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這門 Coursera 課程「動手做非監督式機器學習：使用 TensorFlow 2.0」旨在教授學員如何運用非監督式機器學習演算法結合 TensorFlow 2.0 來解決實際商業問題。 課程強調非監督式學習在處理「未標記」和「未分類」數據時的優勢，其能夠依據數據間的「相似性」和「差異性」進行分類，為解決複雜問題提供強大工具。 透過「一節理論一節實作」的教學模式，學員將深入探討多種非監督式學習方法，並在 TensorFlow 平台上進行實際操作。建議學員在觀看實作影片前，先下載並預覽程式碼，理解其基本結構與執行，影片將著重講解程式碼的關鍵部分。 課程特色包括修正英文字幕的語音辨識錯誤、提供專業人工翻譯，以及譯者針對作者可能未清晰闡述之處進行補充說明。 學員在課程結束後，將能獲得豐富的「動手做」經驗，熟練運用 TensorFlow 上的非監督式學習演算法，並能自行建立模型以解決真實世界的學習問題。
在當今的企業環境中，機器學習可以說是變得越來越重要了。它使用了監督式和非監督式的演算法，來解決各式各樣的商業問題。在非監督式學習中，AI人工智慧系統嘗試根據數據之間的「相似性」和「差異性」，來對「未標記」和「未分類」的數據進行分類。在這種情況下，和以「監督式學習」為基礎的功能相比，以模型為基礎的「非監督式學習方法」，其功能可以處理更複雜且更困難的問題。在本課程中，我們將研究不同的非監督式學習方法，並使用TensorFlow平台解決實際的問題。此外，使用TensorFlow解決現實世界中的問題，這樣的範例亦更具有「啟發性」和「吸引力」，這將大大提升你的實踐技能。在本課程結束時，你將在TensorFlow上使用非監督式學習的演算法，並獲得大量的「動手做」體驗；你將能夠建立自己的模型，來解決相關的真實世界學習問題。注意事項：本影片採一節理論一節實作，在觀看實作之前，請先下載並開啟原始碼，稍作瀏覽並執行，然後才觀看影片的解說（影片只會挑程式碼當中的重點來解說），最後再重頭看一遍程式碼，就能理解程式碼的實作原理。教學特色：修正英文字幕中錯誤的語音辨識。採取人工專業的翻譯。譯者補充作者未能清楚說明之處。
