machinelearning 彙整 - 第 5 頁，總計 6 頁

處理機器學習中真實世界類不平衡的分步指南

深度學習應用於自動駕駛汽車模擬

本課程將提供你機器學習如何工作、如何訓練神經網路以及如何將這些網路部署到微控制器（即嵌入式機器學習或 TinyML）的廣泛概述。你不需要任何先前的機器學習知識即可參加本課程。建議熟悉 Arduino 和微控制器以了解一些主題並處理專案。測驗和專案也需要一些數學（閱讀圖、算術、代數）。

學習網格和隨機搜索、貝葉斯( Bayesian )優化、多保真( multi-fidelity )模型、Optuna、Hyperopt、Scikit-Optimize 等。

課程簡介

滿足對機器學習工程師日益增長的需求，掌握可將你的職業生涯推向新高的工作技能

用於 LSTM、ARIMA、深度學習、人工智慧、支持向量迴歸的 Python，+更多應用於時間序列預測

自駕車是一種變革性技術，屬機器人技術、機器學習和工程技術的尖端科技。跟著世界上最先進技術的公司專家學習自動駕駛汽車團隊運用的技能和技術。

成為機器學習專家。將機器學習知識用於生產並擴展你的生產工程能力。

Doccano 是一個給人使用的開源文字註釋工具。它為文字分類、序列標註和任務序列化提供了註釋特徵。因此，可以建立用於情感分析、命名實體識別、文字摘要等的標記資料。只需建立一個專案，上傳資料並開始註釋。你可以在數小時內構建資料集。