Python Machine Learning
(6 sessions, 9 hours)
Language: English/廣東話
$5,800
WORKSHOP OUTLINE
Session 1
What is machine learning?
-
Concepts and examples of Machine Learning.
-
Machine Learning workflow.
-
Challenges and difficulties of Machine Learning.
-
Types of machine learning systems.
-
Data classification, regression and clustering.
-
Python Library - Scikit-Learn.
-
機器學習的概念和例子。
-
介紹機器學習的流程。
-
機器學習挑戰和困難。
-
機器學習系統的種類。
-
數據分類、歸類和分群。
-
認識 Python Library - Scikit-Learn。
Session 2
data training approaches I
-
Study and process the images.
-
Harris Corner Detector.
- SIFT - Scale-Invariant Feature Transform.
-
Image to image mapping.
-
Clustering images.
-
Image segmentation
-
學習處理圖像。
-
Harris Corner Detector.
-
SIFT - Scale-Invariant Feature Transform.
-
圖像之間的配對。
-
圖像歸類。
-
圖像分群。
session 3
data training approaches II
-
Importance of Data Visualization.
-
Plot data with Python library - Matplotlib.
-
Different types of display formats.
-
Adjust the plotting attributes.
-
Annotation on the plot.
-
Plot with Pandas or Seaborn.
-
認識數據可視化的重要性。
-
利用 Python library - Matplotlib 繪製圖表。
-
介紹不同型式的圖表。
-
調整圖表屬性。
-
在圖表上進行標註。
-
運用高階工具製圖 (Pandas 或 Seaborn)。
Session 4
Neural networks
-
Python packages - Scikit-Learn and TensorFlow.
-
Introduction of Pivot Tables
-
Case Studies of data mining and analysis.
-
Summary of the workshop.
-
Introduction of advanced topic - Machine Learning.
-
在 Pandas 上進行數據分析。
-
介紹數據透視表的應用。
-
數據挖掘和分析的案例研究。
-
工作坊總結。
-
進階工作坊簡介 - 機器學習 (Machine Learning)。