25 KiB

Raw Blame History Unescape Escape

Yeni Başlayanlar üçün Maşın Öyrənməsi - Dərs Proqramı

🌍 Dünya mədəniyyətləri vasitəsilə Maşın Öyrənməsini araşdırarkən dünyanı gəzin 🌍

Microsoft-un Bulud Advokatları, böyük məmnuniyyət hissi ilə sizə Maşın Öyrənməsi haqqında hər şeyi əhatə edən 12 həftəlik, 26 dərsdən ibarət dərs proqramını təqdim edir. Bu proqramda siz Scikit-learn kitabxanasından istifadə edərək və Yeni başlayanlar üçün AI dərs proqramında əhatə olunmuş dərin öyrənmədən yan keçərək, klassik maşın öyrənməsi haqqında öyrənəcəksiniz. Bu dərsləri 'Başlayanlar üçün Data Elmi' dərs proqramımız ilə birgə aparamığınızı tövsiyyə edirik!

Bu klassik texnikaları dünyanın bir çox yerindən olan datalara tətbiq etdiyimiz üçün bizimlə dünya üzrə səyahət edin. Hər bir dərsə dərsdən əvvəl və sonra olan quizlər, dərsi başa çatdırmaq üçün yazılı təlimatlar, həll yolu, tapşırıq və s. daxildir. Yeni bacarıqların oturuşması üçün özünü doğrultmuş praktik dərs proqramımız isə sizə tətbiq edərək öyrənməyə imkan yaradır.

✍️ Müəlliflərimizə qucaq dolusu təşəkkürlər Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu və Amy Boyd

🎨 İllüstratorlarımıza da təşəkkürlər Tomomi Imura, Dasani Madipalli və Jen Looper

Microsoft Tələbə Səfirimizə, müəlliflərə, rəyçilərə və məzmun müəlliflərinə, xüsusilə Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan İnan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila və Snigdha Agarvalla 🙏 xüsusi təşəkkür 🙏 edirik.

🤩 Microsoft Tələbə Səfirləri Eric Wanjau, Jasleen Sondhi və Vidushi Guptaya R dərslərimizə görə əlavə təşəkkür edirik!

Başlayaq

Bu kurs üçün lazım olan bütün əlavə resursları Microsoft Learn kolleksiyamızdan tapa bilərsiniz

Tələbələr, bu kurrikulumdan istifadə etmək üçün reponu öz GitHub hesabınıza kopyalayın və tapşırıqları özünüz tək və ya qrup şəklində tamamlayın:

Mühazirə öncəsi quiz ilə başlayın.
Mühazirəni oxuyun və hər bir bilik yoxlamasında olan fəaliyyətləri tamamlayın.
Həll kodunu işlətməkdənsə, dərsləri dərk edərək layihələri qurmağa çalışın; lakin bu kodlar hər bir layihə yönümlü dərsin /solution qovluğunda mövcuddur.
Mühazirədən sonrakı quizdə iştirak edin.
Problemi həll edin.
Tapşırığı tamamlayın.
Dərsi tamamladıqdan sonra Müzakirə Platformasına daxil olun və müvafiq PAT rubrikasını dolduraraq "yüksək səslə öyrənin". 'PAT' öyrənmənizi davam etdirmək üçün doldurduğunuz "Progress Assessment Tool"(Tərəqqi Qiymətləndirmə Aləti)-dir. Birlikdə öyrənməyiniz üçün digər PAT-lara da reaksiya verə bilərsiniz.

Əlavə oxu üçün isə bu Microsoft Learn modulları və öyrənmə yollarını izləməyinizi tövsiyyə edirik.

Müəllimlər, sizlər üçün bu kurrikulumdan necə istifadə etmək barədə bəzi təkliflər hazırlamışıq.

Video təlimatlar

Bəzi dərslər qısa formada videoyazı şəklində də mövcuddur. Onları dərslərin daxilində və ya Microsoft Developer YouTube kanalındakı "ML for Beginners" pleylistində aşağıdakı şəkilə klikləməklə tapa bilərsiniz.

Komanda ilə tanış olun

Mohit Jaisal tərəfindən hazırlanmış Gif.

🎥 Layihə və onu yaradan şəxslər haqqında video üçün yuxarıdakı şəklə klikləyin!

Pedaqogika

Bu dərs proqramını qurarkən iki pedaqoji prinsip seçmişik: praktiki layihə əsaslı olmasını və tez-tez keçirilən quizlərin olmasını təmin etmək. Bundan əlavə, bu kurrikulum bütünlük təşkil edə bilməsi üçün ortaq bir mövzuya malikdir.

Məzmunun layihələrə uyğun olmasını təmin etməklə proses tələbələr üçün daha cəlbedici olacaq və anlayışların yadda qalıcılığı artacaqdır. Bundan əlavə, dərsdən əvvəl az ballı quizlər tələbənin mövzunu öyrənmək istəyini müəyyənləşdirir, dərsdən sonra ikinci quiz isə onun daha da yadda qalmasını təmin etmiş olur. Bu kurikulum çevik və əyləncəli olmaq üçün nəzərdə tutulmuşdur, tam və ya qismən tamamlana bilər. Layihələr sadədən başlayır və 12 həftəlik dövrün sonuna yaxınlaşdıqca mürəkkəbləşir. Bu kurrikuluma həmçinin əlavə kredit kimi və ya müzakirə üçün əsas kimi istifadə edilə bilən ML-in real tətbiqləri üzərinə son söz də daxildir.

Davranış Kodeksi, Töhfə vermək və Tərcümə təlimatlarımızı tapın. Konstruktiv rəylərinizə açığıq!

Hər dərsə daxildir

dərslə bağlı eskiz
əlavə video material
video təlimatlar (yalnız bəzi dərslər)
mühazirə öncəsi quiz
yazılı dərs
layihə əsaslı dərslər üçün, layihənin necə qurulmasına dair addımlı təlimatlar
biliyin yoxlanması
məşğələ
əlavə oxu
tapşırıq
Mühazirə sonrası test

Dillər haqqında qeyd: Bu dərslər əsasən Python dilində yazılsalar da, bir çoxları R dilində də mövcuddurlar. R dilində olan dərsləri etmək üçün /solution qovluğuna keçməyiniz və R dərslərini axtarmağınız lazımdır. Onlara R Markdown faylını təmsil edən .rmd genişləndirilməsi daxildir. Bu tip fayllara, Markdown sənədində kod parçaları(R və ya digər dillərin) və YAML başlığının(çıxışın, məsələn PDF-in formatını müəyyən edir) birləşməsi baxa bilərik. Kodunuzu, onun nəticəsini və fikirlərinizi Markdown formatında yazmağa və bütün bunları bir arada etməyə imkan verdiyinə görə, o, data elmi üçün nümunəvi sənədləşdirmə aləti hesab olunur. Bundan əlavə, R Markdown sənədləri PDF, HTML və ya Word kimi çıxış formatlarına render oluna bilərlər.

Quizlər haqqında qeyd: Hər biri 3 sualdan ibarət olmaqla, ümumilikdə 52 quizdən ibarət olan suallar toplusu, bu proqramda toplanmışdır. Onlara keçid dərslərin daxilindən olsa da, quiz proqramını quiz-app qovluğundakı təlimatları izləyərək öz cihazında da işlədə bilərsiniz.

Dərsin Nömrəsi	Mövzu	Bölmə	Öyrənilmə Məqsədi	Dərsə Keçid	Müəllif
01	Maşın öyrənməsinə giriş	Giriş	Maşın öyrənməsinin arxasında dayanan sadə konseptləri öyrənin	Dərs	Muhammad
02	Maşın öyrənməsinin tarixi	Giriş	Bu sahənin altında yatan tarixi öyrənin	Dərs	Jen and Amy
03	Ədalətlilik and maşın öyrənməsi	Giriş	Tələbələrin ML modellərini qurarkən və tətbiq edərkən ədalətlə bağlı nəzərə almalı olduqları vacib fəlsəfi məsələlər hansılardır?	Dərs	Tomomi
04	Maşın öyrənməsi üsulları	Giriş	ML tədqiqatçıları ML modellərini qurmaq üçün hansı üsullardan istifadə edirlər?	Dərs	Chris and Jen
05	Reqressiyaya giriş	Reqressiya	Reqresiyya modelləri üçün Python və Scikit-learn ilə tanış olun	Python R	Jen Eric Wanjau
06	Şimali Amerikada balqabaq qiymətləri 🎃	Reqressiya	ML-ə hazırlıq üçün datanı vizuallaşdırın və təmizləyin	Python R	Jen Eric Wanjau
07	Şimali Amerikada balqabaq qiymətləri 🎃	Reqressiya	Xətti və polinom reqressiya modellərini qurun	Python R	Jen and Dmitry Eric Wanjau
08	Şimali Amerikada balqabaq qiymətləri 🎃	Reqressiya	Logistik reqressiya modeli qurun	Python R	Jen Eric Wanjau
09	Veb Tətbiq 🔌	Veb Tətbiq	Öyrədilmiş modelinizdən istifadə etməsi üçün veb tətbiq yaradın	Python	Jen
10	Qruplaşdırmaya giriş	Qruplaşdırma	Datanızı təmizləyin, hazır formaya gətirin və vizuallaşdırın; qruplaşdırmaya giriş	Python R	Jen and Cassie Eric Wanjau
11	Dadlı Asiya və Hindistan mətbəxi 🍜	Qruplaşdırma	Qruplaşdırıcılara giriş	Python R	Jen and Cassie Eric Wanjau
12	Dadlı Asiya və Hindistan mətbəxi 🍜	Qruplaşdırma	Daha çox qruplaşdırıcılar	Python R	Jen and Cassie Eric Wanjau
13	Dadlı Asiya və Hindistan mətbəxi 🍜	Qruplaşdırma	Modelinizdən istifadə edərək tövsiyələr verən veb tətbiq yaradın	Python	Jen
14	Klasterləşdirməyə giriş	Klasterləşdirmə	Datanızı təmizləyin, hazır formaya gətirin və vizuallaşdırın; klasterləşdirməyə giriş	Python R	Jen Eric Wanjau
15	Nigeriya musiqi zövqlərini kəşf edin 🎧	Klasterləşdirmə	K-Ortalama klasterləşmə metodunu öyrənin	Python R	Jen Eric Wanjau
16	Təbii dil emalına giriş ☕️	Təbii dil emalı	Sadə bot yaratmaqla NLP-in əsasları haqqında öyrənin	Python	Stephen
17	Yayğın NLP tapşırıqları ☕️	Təbii dil emalı	Dil strukturları ilə işləyən zaman tələb olunan ümumi tapşırıqlar ilə NLP biliyinizi dərinləşdirin	Python	Stephen
18	Tərcümə və hiss analizi ♥️	Təbii dil emalı	Ceyn Ostin ilə tərcümə və hisslərin analizi	Python	Stephen
19	Avropanın romantik otelləri ♥️	Təbii dil emalı	Otel rəyləri ilə təəssürat analizi 1	Python	Stephen
20	Avropanın romantik otelləri ♥️	Təbii dil emalı	Otel rəyləri ilə təəssürat analizi 2	Python	Stephen
21	Zaman seriyası proqnozlaşdırmasına giriş	Zaman seriyaları	Zaman seriyası proqnozlaşdırmasına giriş	Python	Francesca
22	⚡️ Dünya üzrə enerji istifadəsi ⚡️ - ARIMA ilə zaman seriyalarının proqnozlaşdırılması	Zaman seriyaları	ARIMA ilə zaman seriyalarının proqnozu	Python	Francesca
23	⚡️ Dünya üzrə enerji istifadəsi ⚡️ - SVR ilə zaman seriyalarının proqnozlaşdırılması	Zaman seriyaları	Dəstək Vektor Reqressoru ilə zaman seriyalarının proqnozu	Python	Anirban
24	Gücləndirilmiş öyrənməyə giriş	Gücləndirilmiş öyrənmə	Q-Öyrənməsi ilə gücləndirilmiş öyrənməyə giriş	Python	Dmitry
25	Piterə canavardan qaçmağa kömək edin! 🐺	Gücləndirilmiş öyrənmə	Gücləndirilmiş Öyrənmə Gym-i	Python	Dmitry
Son söz	Real-Dünya ML ssenariləri və tətbiqləri	Real-Dünyada ML	Klassik ML-nin maraqlı və aşkar real dünya tətbiqləri	Dərs	Team
Son söz	RAI tablosundan istifadə edərək ML-də Model Sazlanması	Real-Dünyada ML	RAI tablosundan istifadə edərək ML-də Model Sazlanması	Dərs	Ruth Yakubu

Bu kurs üçün lazım olan bütün əlavə resursları Microsoft Learn kolleksiyamızdan tapa bilərsiniz

Oflayn giriş

Docsify istifadə edərək bu sənədləri oflayn rejimdə də işlədə bilərsiniz. Bunun üçün, reponu kopyalayın, cihazınızda Docsify-ı quraşdırın və sonra bu reponun ana qovluqda olarkən terminalda docsify service yazın. Veb sayt lokal hostunuzda 3000 portunda qaldırılmış olacaq: localhost:3000.

PDFlər

Dərs proqramının pdf versiyasını burada tapa bilərsiniz.

Kömək Lazımdır

Tərcümələrə töhfə vermək istərdinizmi? Lütfən, tərcümə təlimatlarımızı oxuyun və iş yükünü idarə etmək üçün burada şablon üzərindən issue yaradın.

Digər Dərs Proqramları

Komandamız başqa kurslar da hazırlayır! Bunları yoxla:

25 KiB Raw Blame History Unescape Escape