Halaman ini berisi daftar latihan di Kursus Singkat Machine Learning.
Sebagian besar Latihan Pemrograman menggunakan set data perumahan California.
Latihan pemrograman dijalankan langsung di browser Anda (tidak perlu penyiapan) menggunakan platform Colaboratory. Colaboratory didukung di sebagian besar browser utama dan diuji paling menyeluruh pada versi desktop Chrome dan Firefox. Jika Anda lebih memilih untuk mendownload dan menjalankan latihan secara offline, lihat petunjuk ini untuk menyiapkan lingkungan lokal.
Semua
Pada bulan Maret 2020, kursus ini mulai menggunakan Latihan Pemrograman yang dikodekan dengan tf.keras. Jika Anda lebih suka menggunakan Latihan Pemrograman Eskalasi lama, Anda dapat menemukannya di GitHub.
Pembingkaian
Lebih dalam tentang ML
Mengurangi Kerugian
- Mengoptimalkan Kecepatan Pembelajaran
- Menguji Pemahaman Anda: Ukuran Batch
- Playground: Kecepatan Pembelajaran dan Konvergensi
Langkah Pertama dengan TensorFlow
- Latihan Pemrograman: Tutorial Ultracepat NumPy
- Latihan Pemrograman: panda Tutorial UltraQuick
- Latihan Pemrograman: Regresi Linear dengan Data Sintetis
- Latihan Pemrograman: Regresi Linear dengan Set Data Nyata
Set Pelatihan dan Pengujian
Validasi
Persilangan Fitur
- Playground: Memperkenalkan Persilangan Fitur, Persilangan Fitur yang Lebih Kompleks
- Menguji Pemahaman Anda: Persilangan Fitur
- Latihan Pemrograman: Representasi dengan Persilangan Fitur
Regularisasi untuk Kepraktisan
- Playground: Overcrossing?
- Periksa Pemahaman Anda: Regularisasi L2, L2 Regularisasi, dan Fitur Terkait
- Playground: Menguji Regularisasi L2
Klasifikasi
- Memahami Pemahaman Anda: Akurasi, Presisi, Perolehan, Presisi, dan Perolehan
- Menguji Pemahaman Anda: ROC dan AUC
- Latihan Pemrograman: Klasifikasi Biner
Regularisasi untuk Ketersebaran
Pengantar Jaringan Neural
- Playground: Jaringan Neural Pertama, Inisialisasi Jaringan Neural, Spiral Jaringan Neural
- Latihan Pemrograman: Pengantar Jaringan Neural
Pelatihan Jaringan Neural
Jaringan Neural Multikelas
Keadilan
Pelatihan Statis vs. Dinamis
Inferensi Statis vs. Dinamis
Dependensi Data
Pemrograman
Pada bulan Maret 2020, kursus ini mulai menggunakan Latihan Pemrograman yang dikodekan dengan tf.keras. Jika Anda lebih suka menggunakan Latihan Pemrograman Eskalasi lama, Anda dapat menemukannya di GitHub.
Pembingkaian
Lebih dalam tentang ML
Mengurangi Kerugian
- Mengoptimalkan Kecepatan Pembelajaran
- Menguji Pemahaman Anda: Ukuran Batch
- Playground: Kecepatan Pembelajaran dan Konvergensi
Langkah Pertama dengan TensorFlow
- Latihan Pemrograman: Tutorial Ultracepat NumPy
- Latihan Pemrograman: panda Tutorial UltraQuick
- Latihan Pemrograman: Regresi Linear dengan Data Sintetis
- Latihan Pemrograman: Regresi Linear dengan Set Data Nyata
Set Pelatihan dan Pengujian
Validasi
Persilangan Fitur
- Playground: Memperkenalkan Persilangan Fitur, Persilangan Fitur yang Lebih Kompleks
- Menguji Pemahaman Anda: Persilangan Fitur
- Latihan Pemrograman: Representasi dengan Persilangan Fitur
Regularisasi untuk Kepraktisan
- Playground: Overcrossing?
- Periksa Pemahaman Anda: Regularisasi L2, L2 Regularisasi, dan Fitur Terkait
- Playground: Menguji Regularisasi L2
Klasifikasi
- Memahami Pemahaman Anda: Akurasi, Presisi, Perolehan, Presisi, dan Perolehan
- Menguji Pemahaman Anda: ROC dan AUC
- Latihan Pemrograman: Klasifikasi Biner
Regularisasi untuk Ketersebaran
Pengantar Jaringan Neural
- Playground: Jaringan Neural Pertama, Inisialisasi Jaringan Neural, Spiral Jaringan Neural
- Latihan Pemrograman: Pengantar Jaringan Neural
Pelatihan Jaringan Neural
Jaringan Neural Multikelas
Keadilan
Pelatihan Statis vs. Dinamis
Inferensi Statis vs. Dinamis
Dependensi Data
Periksa Pemahaman Anda
Pada bulan Maret 2020, kursus ini mulai menggunakan Latihan Pemrograman yang dikodekan dengan tf.keras. Jika Anda lebih suka menggunakan Latihan Pemrograman Eskalasi lama, Anda dapat menemukannya di GitHub.
Pembingkaian
Lebih dalam tentang ML
Mengurangi Kerugian
- Mengoptimalkan Kecepatan Pembelajaran
- Menguji Pemahaman Anda: Ukuran Batch
- Playground: Kecepatan Pembelajaran dan Konvergensi
Langkah Pertama dengan TensorFlow
- Latihan Pemrograman: Tutorial Ultracepat NumPy
- Latihan Pemrograman: panda Tutorial UltraQuick
- Latihan Pemrograman: Regresi Linear dengan Data Sintetis
- Latihan Pemrograman: Regresi Linear dengan Set Data Nyata
Set Pelatihan dan Pengujian
Validasi
Persilangan Fitur
- Playground: Memperkenalkan Persilangan Fitur, Persilangan Fitur yang Lebih Kompleks
- Menguji Pemahaman Anda: Persilangan Fitur
- Latihan Pemrograman: Representasi dengan Persilangan Fitur
Regularisasi untuk Kepraktisan
- Playground: Overcrossing?
- Periksa Pemahaman Anda: Regularisasi L2, L2 Regularisasi, dan Fitur Terkait
- Playground: Menguji Regularisasi L2
Klasifikasi
- Memahami Pemahaman Anda: Akurasi, Presisi, Perolehan, Presisi, dan Perolehan
- Menguji Pemahaman Anda: ROC dan AUC
- Latihan Pemrograman: Klasifikasi Biner
Regularisasi untuk Ketersebaran
Pengantar Jaringan Neural
- Playground: Jaringan Neural Pertama, Inisialisasi Jaringan Neural, Spiral Jaringan Neural
- Latihan Pemrograman: Pengantar Jaringan Neural
Pelatihan Jaringan Neural
Jaringan Neural Multikelas
Keadilan
Pelatihan Statis vs. Dinamis
Inferensi Statis vs. Dinamis
Dependensi Data
Taman bermain
Pada bulan Maret 2020, kursus ini mulai menggunakan Latihan Pemrograman yang dikodekan dengan tf.keras. Jika Anda lebih suka menggunakan Latihan Pemrograman Eskalasi lama, Anda dapat menemukannya di GitHub.
Pembingkaian
Lebih dalam tentang ML
Mengurangi Kerugian
- Mengoptimalkan Kecepatan Pembelajaran
- Menguji Pemahaman Anda: Ukuran Batch
- Playground: Kecepatan Pembelajaran dan Konvergensi
Langkah Pertama dengan TensorFlow
- Latihan Pemrograman: Tutorial Ultracepat NumPy
- Latihan Pemrograman: panda Tutorial UltraQuick
- Latihan Pemrograman: Regresi Linear dengan Data Sintetis
- Latihan Pemrograman: Regresi Linear dengan Set Data Nyata
Set Pelatihan dan Pengujian
Validasi
Persilangan Fitur
- Playground: Memperkenalkan Persilangan Fitur, Persilangan Fitur yang Lebih Kompleks
- Menguji Pemahaman Anda: Persilangan Fitur
- Latihan Pemrograman: Representasi dengan Persilangan Fitur
Regularisasi untuk Kepraktisan
- Playground: Overcrossing?
- Periksa Pemahaman Anda: Regularisasi L2, L2 Regularisasi, dan Fitur Terkait
- Playground: Menguji Regularisasi L2
Klasifikasi
- Memahami Pemahaman Anda: Akurasi, Presisi, Perolehan, Presisi, dan Perolehan
- Menguji Pemahaman Anda: ROC dan AUC
- Latihan Pemrograman: Klasifikasi Biner
Regularisasi untuk Ketersebaran
Pengantar Jaringan Neural
- Playground: Jaringan Neural Pertama, Inisialisasi Jaringan Neural, Spiral Jaringan Neural
- Latihan Pemrograman: Pengantar Jaringan Neural