Contents
學習如何構建機器學習、深度學習和 NLP 模型，並使用 Docker 容器(DevOps)(使用 Python)佈署它們
從這 4 小時的課程，你會學到
- 如何同步 DevOps 和機器學習的多功能性
- 掌握 Docker，Docker 檔案，Docker 應用程式和 Docker 容器(DevOps)
- Flask 基礎與應用程式介面(API)
- 建立和佈署隨機森林模型
- 建立一個基於文字(自然語言處理: NLP)的 CLUSTERING (KMeans)模型，並將其公開作為 API
- 建立一個 API，它將執行一個深度學習模型(卷積神經網路: CNN)影像辨識和分類模型
要求
- 使用任何程式語言的基本程式設計
- 基礎數學
- 對 Python 的一些瞭解(但不是強制的)
課程說明
正如我們所知，機器學習是當今業界中的新時髦詞彙。 這在可以想象的商務中的每一個部分都得到了實踐，為複雜的業務問題提供了資料驅動的解決方案。 這就提出了佈署解決方案的挑戰，這個解決方案是由機器學習技術構建的，因此可以橫跨預定的商務單元使用，而不是孤立地執行。
這是一個廣泛和深思熟慮的課程建立和設計的 UNP 精英團隊的資料科學家從世界各地專注面臨的挑戰，資料科學家和電腦解決方案架構師在整個行業，總結如下句子:
“我有一個機器學習模型，它正在按照預期工作! ！ 現在接下來怎麼辦
本課程將幫助您建立資料科學基本主題的堅實基礎，以及通過 Docker 容器佈署已建立的解決方案的堅實基礎，這些解決方案最終將把您的模型公開為服務(API) ，任何希望使用它的人都可以使用。
在本課程結束時，你將能夠:
- 學習 Docker，Docker 檔案，Docker 容器
- 學習 Flask 基礎和應用程式介面(API)
- 建立一個隨機森林模型並部署它。
- 建立一個基於自然語言處理的測試聚類模型(K-Means)並將其視覺化。
- 利用深度學習模型構建影像處理和識別 API (卷積神經網路: CNN)
本課程是資料科學基礎、工業標準、對機器學習和實際應用的更廣泛理解以及最重要的佈署的完美結合。
目標受眾
- 任何願意冒險進入資料科學的領域的人
- 任何有興趣佈署資料科學解決方案的人，可以是迴歸、 NLP 甚至是深度學習模型
講師簡介
UNP United Network of Professionals 出版一流的資料科學學習材料
在 UNP，我們的願景是讓學習變得有趣、充實和個性化。 我們正在努力使資料科學大眾化，並打破進入分析和資料科學世界的障礙。
我們致力於開發和出版一流的資料科學學習材料。 這些材料的設計是為了讓學生為資料科學產業做好準備。 UNP 開發的所有內容都是數位化的，可以是電子書、視訊講座、虛擬教室。 除了向個人分發內容外，我們還為企業客戶提供學習材料。
學習教材只由經驗豐富的資料科學專業人員和一線大學的教授開發。 每份教材在出版前都要經過嚴格的審查程式。 UNP 提供的每一份教材都附有程式碼片段、工業專案應用程式和準備工作面試的提示。
與我們的願景一致，UNP 獎學金計劃的目的是為有經濟困難的學生提供學習機會。
英文字幕：有
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