Страна Handmade

Мужская шапка спицами с отворотом – вяжем в подарок

Мужская шапка с аранами и косами, классическая мужская шапка и снуд двойной резинкой, зимняя шапка с жаккардом, шапка ушанка спицами, шапка бини двойной резинкой. »

Шапки мальчику спицами – 15 схем осень-зима

Подробные описания и схемы модных шапок. Модная шапка и шарф плетеным узором на мальчика 3-6 лет. Шапка бини резинкой с плоской макушкой — мк. Шапочка с ушками и снуд на размер 49-53 см. Шапка с аранами на возраст 2/4 года и 5/9 лет. Шапка ушанка мальчику с 2 до 13-14 лет. Шлем с… »

Вязание детям спицами – мамина забота!

Вязание спицами детям — джемпер “Весёлые котята”. Худи с рукавом реглан ребенку на возраст 2-3 года. Кофточка девочке из пуха норки. Белый классический жакет с кокеткой на 1-10 лет. Джемпер с рюшами на 4-6 лет. 3 кардигана для мальчиков. »

Поделки из бисера – японские схемы плетения

Лапка кошки из бисера — мк с фото, схемы и описания для плетения брелков, кулонов, украшений для волос. Техника кирпичного плетения. Как читать японские схемы для бисероплетения. »

Брошь из бисера для начинающих – самое легкое

Как сделать брошь из бисера “Кошка” (мк с фото). Брошь Птичка и брошь Слоник. Брошь Стрекоза — видео. Брошь Золотая пчёлка — видео. Полезно для начинающих. Какой бисер выбрать для работы. Иглы и нитки — что нужно знать о работе с бисером. »

Берет спицами – 10 модных моделей

Французский берет — описание и мк. Классический берет — простой мк. и схемы. Размеры от 50 до 60 см. Берет с аранами. Берет платочной вязкой, с жаккардом. Зимние береты — описания. »

Шапочка и пинетки спицами – вяжем пряжей Alize

Как связать комплект для новорожденного. Шапочка и пинетки для малыша — описание для начинающих. Вязание для малышей — схемы и описания из журналов. »

Шапка девочке спицами – когда ушки в тепле

Как связать детскую шапку с ушками. Мастер-классы со схемами и описанием. Кото-шапки спицами. Шапка с узором “Буфы”. Двойная зимняя шапка с ушками. Как правильно определить размер детской шапки и снуда. Шапка в резинку с ушками. »

Милые игрушки крючком

Как связать крючком маленького кота и тигра — мастер-класс с фото и видео. Связать собачку сиба-ину — схемы работы. Как вязать игрушки по японским круговым схемам. Брелок Тигр, коты амигуруми. »

Жакет для девочки спицами – новые модели с пошаговым описанием

Джемпер Китти с регланом спицами для девочки 4-6 лет и 8-10-12 лет. Детский жакет Милая кошечка с круглой кокеткой и жаккардом подробное описание и схемы (росток и подрезы). Свитшот и пуловеры с красивым жаккардом. »

Влюбиться в кардиган спицами – чудо платочной вязкой

Кардиган с круглой кокеткой платочной вязкой снизу вверх. Подробно — как вязать кокетку, что такое подрезы, как сделать росток укороченными рядами! Всё доступно и понятно. Как связать кардиган простой вязкой с узорами и капюшоном — мк, схемы и выкройка. Летний кардиган с капюшоно… »

Нежный шарф спицами ажурной и простой вязкой

Шарфиков, как известно, много не бывает! Обалденно красивые шарфы для женщин на спицах, со схемами и описанием, несомненно понравятся всем дамам. Мы постарались выбрать для женщин шарфы спицами разной степени сложности, чтобы каждая из вас выбрала свой вариант. В нашей подборке р… »

Шьём модную шапку из трикотажа

Это хорошая возможность для рукодельниц сшить своими руками модную шапку с ушками и шапку-чулок из трикотажа. Есть и другой вариант: шапочку с ушками можно сшить из плотной шерстяной ткани, а шапку-чулок – из любой плотной футболки. Детскую шапку-чулок можно украсить трикот… »

Как сложить белого голубя оригами

Слово оригами пришло к нам из Японии, оно состоит из 2-х слов: «ори» (сложенный), и «ками» (бумага). Занятия оригами – это конструирование поделок и игрушек для детей и взрослых из бумажного квадрата. Работы в этой технике отличаются по сложности, сегодня у нас простая поде… »

Милое вышивание крестиком для начинающих

Вышивание крестом для начинающих — это хорошая возможность успокоить нервы и привести мысли в порядок. В последнее время стало модно украшать взрослую и детскую одежду, вязаные шапочки, сумки, косметички, бельё, подушки, вещи для кухни, вышивкой крестиком. И если вы ещё не пробов… »

Шары в технике кусудама для начинающих

Кусудама для начинающих — занятие для творческих людей. Искусство оригами и кусудамы пришло к нам из Японии, где детей с детства учат мастерить бумажных птиц, животных, кораблики, фонарики, и так далее. Как оказывается много всего можно создать из такого доступного и недорогого м… »

Игрушка айфон 6 из бумаги

Интересный вопрос — как сделать из бумаги телефон? Гаджеты давно вошли в нашу жизнь, ведь это так удобно и жизненно необходимо. Многие люди в погоне за новинками тратят баснословные деньги. Конечно, хочется иметь в собственности модный айфон 6, но не все могут себе позволить таку… »

Как сшить потрясающую тунику своими руками

Туника — удобная, практичная одежда, которая хорошо смотрится на девушке и женщине с любой фигурой. Особенно стильными являются различные туники бохо. Это уникальный стиль и замечательная одежда. Попробуйте сшить классную тунику бохо своими руками. Мы представляем вашему вниманию. .. »

Уютный сарафан бохо с выкройками

Сарафан в стиле бохо своими руками – отличный вариант одежды на каждый день. Сейчас эта одежда очень популярна и востребована. Такой сарафан летом носят с майкой, футболкой, вязаной кофточкой, а осенью можно одеть вниз футболку с длинным рукавом или джемпер. Выкройки для од… »

Как сшить летнее платье своими руками

Лёгкое летнее платье подчеркнёт вашу женственность и очарование. А если вы сами умеете и любите шить, то с нашими выкройками вы легко создадите удобный летний наряд своими руками. Весь год мы ждём лето, когда можно носить лёгкую, воздушную одежду. Конечно, нам хочется обновить св… »

Шаль и бактус крючком – для настоящей леди

Мода изменчива – она приходит, и уходит. Но есть вещи, которые навсегда остаются в нашем гардеробе, на которые не влияет ни время, ни мода – это ажурная шаль крючком. Даже простая одежда, если на неё накинуть красивую шаль, ажурный бактус, треугольный платок, косынку … »

Идеи, советы + мастер класс своими руками

Поделиться в Pinterest

Поделиться в ВК

Поделиться в ОК

Поделиться в Telegram

Туника бохо имеет свободный крой и разную длину. Она может лишь немного прикрывать бёдра, а может по длине напоминать короткое платье — тогда это уже платье-туника. Короткую тунику бохо одевают обычно с джинсами, бермудами, бриджами, широкими брюками и с юбками в стиле бохо. Безусловно, самым универсальным вариантом является туника с узкими джинсами.

Простую тунику можно сшить из любого драпирующегося материала: шелка, шифона, ситца, трикотажа, атласа

Туника — удобная, практичная одежда, которая хорошо смотрится на девушке и женщине с любой фигурой. Особенно стильными являются различные туники бохо. Это уникальный стиль и замечательная одежда. Попробуйте сшить классную тунику бохо своими руками.

Но на этом мы с вами не прощаемся, заходите ещё!

Мы предлагаем вам 10 простых, но эффектных туник с выкройками, которые можно сшить за пару часов.

Да, обновления гардероба своими руками порой не такое уж и долгое занятие

Ведь для некоторых моделей понадобится буквально пара деталей.

Шейте красивые вещи с удовольствием и рассказывайте о своих впечатлениях в комментариях.

Да, макраме сегодня — это модно, необычно, оригинально. В последнее время эта техника применяется в создании полноценной одежды и обуви… Часто макраме используется для отделки платья, блузы, шали, туники и т. д. Сегодня я делюсь с вами как винтажными фото из журналов, так и современными фотографиями с «просторов интернета». Где — какие, я думаю, вы разберётесь.

Это курс, по которому оцениваются все остальные курсы по машинному обучению. это 9Курс 0091 для начинающих преподается и создается Эндрю Нг, профессором Стэнфорда, соучредителем Google Brain, соучредителем Coursera и вице-президентом, благодаря которому команда Baidu по искусственному интеллекту увеличилась до тысяч ученых.

Курс использует язык программирования с открытым исходным кодом Octave вместо Python или R для заданий. Для некоторых это может стать препятствием, но Octave — это простой способ изучить основы машинного обучения, если вы новичок.

В целом, материал курса чрезвычайно хорошо продуман и интуитивно сформулирован Нг. Математика, необходимая для понимания каждого алгоритма, полностью объяснена, с некоторыми пояснениями по исчислению и повторением для линейной алгебры. Курс довольно автономен, но предварительное знание линейной алгебры не помешает.

Провайдер: Эндрю Н. Г., Стэнфорд
Стоимость: Бесплатно для аудита, 79 долл. США для сертификата

Структура курса:

• Линейная регрессия с одной переменной регрессией
• Linear Algebra. /Matlab Tutorial
• Логистическая регрессия
• Регуляризация
• Нейронные сети: представление
• Нейронные сети: обучение
• Советы по применению машинного обучения
• Проектирование систем машинного обучения
• Машины опорных векторов
• Уменьшение размерности
• Обнаружение аномалий
• Рекомендательные системы
• Крупномасштабное машинное обучение
• Если вы готовы пройти весь курс, у вас будут хорошие базовые знания в области машинного обучения примерно через четыре месяца .

  После этого вы можете с комфортом перейти к более сложной или специализированной теме, такой как глубокое обучение, инженерное машинное обучение или к чему-либо еще, что вас интересует.

  Это, несомненно, лучший курс для новичка.

  Эта специализация, которую также преподает Эндрю Нг, представляет собой серию более продвинутых курсов для всех, кто интересуется изучением нейронных сетей и глубокого обучения, а также тем, как они решают многие проблемы .

  В заданиях и лекциях каждого курса используется язык программирования Python и библиотека TensorFlow для нейронных сетей. Естественно, это отличное продолжение курса Ng по машинному обучению, поскольку вы получите лекцию в похожем стиле, но теперь сможете использовать Python для машинного обучения.

  Провайдер: Эндрю Н.Г., Deeplearning.ai
  Стоимость: Бесплатно для аудита, 49 долларов США в месяц для сертификата

  Курсы:

  1. НЕВЕРНАЯ СЕТА и ГЛУНАЯ ИССЛЕДОВАНИЕ
     • ВВЕДЕНИЯ TO Deep Learning
     • Nevershous
     • . Основы
     • Неглубокие нейронные сети
     • Глубокие нейронные сети
  1. Улучшение нейронных сетей: настройка гиперпараметров, регуляризация и оптимизация
  2. Структурирование проектов машинного обучения
  3. Сверточные нейронные сети
  4. Модели последовательности

  Если вам нужны рекомендации по изучению необходимой математики, обратитесь к Учебному руководству в конце этой статьи.

  Этот курс разработан Google AI Education, совершенно бесплатной платформой, которая представляет собой смесь статей, видео и интерактивного контента.

  Ускоренный курс по машинному обучению охватывает темы, необходимые для скорейшего решения проблем машинного обучения. Как и в предыдущем курсе, Python является предпочтительным языком программирования, а TensorFlow представлен. Каждый основной раздел учебной программы содержит интерактивную записную книжку Jupyter, размещенную в Google Colab.

  Видеолекции и статьи краткие и понятные, поэтому вы сможете быстро пройти курс в своем собственном темпе.

  Поставщик: Google AI

  Стоимость: БЕСПЛАТНАЯ

  Учебная программа (упрощенная)

  1. Линейная и логистическая регрессия
  2. Классификация
  3. Тренировка
  4. Потеря.
  5. Обучающие наборы, разбиение и проверка
  6. Данные проектирования и очистки признаков
  7. Скрещивания признаков
  8. Регуляризация — L1 и L2, лямбда
  9. Показатели производительности модели
  10. Нейронные сети — одно- и многоклассовые
  11. Встраивания
  12. ML Engineering

  Это лучший вариант в этом списке , если вы пробовали ML, но хотите охватить все свои основы. В курсе обсуждаются многие нюансы машинного обучения, на изучение которых в противном случае могли бы уйти сотни часов по счастливой случайности.

  Похоже, что на момент написания не было сертификата об окончании, поэтому, если это то, что вы ищете, этот курс может не подойти.

  Еще один курс для начинающих , но этот посвящен исключительно самым фундаментальным алгоритмам машинного обучения. Преподаватель, анимация слайдов и объяснение алгоритмов очень хорошо сочетаются, чтобы дать вам интуитивное представление об основах.

  В этом курсе используется Python , а математические алгоритмы немного проще. С каждым модулем у вас будет возможность запустить интерактивную записную книжку Jupyter в своем браузере, чтобы работать с новыми концепциями, которые вы только что изучили. Каждая тетрадь укрепляет ваши знания и дает конкретные инструкции по использованию алгоритма на реальных данных.

  Провайдер: IBM, когнитивный класс
  Цена: Бесплатно для аудита, 39 долл. США в месяц для сертификата

  Структура курса:

  • Intro to
  • Final Project

  Одна из лучших вещей в этом курсе — практические советы по каждому алгоритму. Когда вы знакомитесь с новым алгоритмом, инструктор объясняет вам, как он работает, его плюсы и минусы и в каких ситуациях вы должны его использовать. Эти моменты часто упускаются из других курсов, и эта информация важна для новых учащихся. понимать более широкий контекст.

  #5 Специализация по продвинутому машинному обучению — Coursera

  Русско-украинская война

  Из-за вторжения России в Украину Coursera больше не предлагает этот курс до дальнейшего уведомления.

  Это еще одна продвинутая серия курсов, которая забрасывает очень широкую сеть. Если вы заинтересованы в изучении как можно большего количества методов машинного обучения, эта специализация является ключом к сбалансированной и обширной онлайн-программе.

  Преподавание в этом курсе просто фантастическое: очень хорошо изложено и лаконично. Из-за его продвинутого характера вам понадобится больше математики, чем в любых других перечисленных курсах. Если вы уже прошли курс для начинающих и освежили в памяти линейную алгебру и исчисление, это хороший выбор, чтобы получить остальную часть своего опыта в области машинного обучения.

  Многое из того, что рассматривается в этой специализации, имеет ключевое значение для многих проектов машинного обучения.

  Поставщик: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  Стоимость: Аудит бесплатно, сертификат $49/мес.

• Глубокое обучение для изображений
• Неконтролируемое обучение представлению
• Глубокое обучение для последовательностей
• Финальный проект

1. Как выиграть соревнования по науке о данных: учиться у лучших каглерс
2. Байесовские методы для машинного обучения
3. Практическое обучение.
4. Решение проблем Большого адронного коллайдера с помощью машинного обучения

Чтобы пройти эту серию курсов, потребуется около 8–10 месяцев, поэтому, если вы начнете сегодня, то за год или меньше вы изучите огромное количество машинное обучение и возможность начать работу с более передовыми приложениями.

В течение нескольких месяцев вы также будете создавать несколько реальных проектов, в результате которых компьютер научится читать, видеть и играть. Эти проекты будут отличными кандидатами для вашего портфолио и сделают ваш GitHub очень активным для любых заинтересованных работодателей.

Это курс продвинутого уровня с наивысшими требованиями к математике среди всех других курсов в этом списке. Вам понадобится очень твердое понимание линейной алгебры, исчисления, вероятности и программирования. В курсе есть интересные задания по программированию либо на Python или Octave , но курс не изучает ни один из этих языков.

Одно из самых больших отличий этого курса — охват вероятностного подхода к машинному обучению. Если вам было интересно прочитать такой учебник, как «Машинное обучение: вероятностная перспектива», который является одной из наиболее рекомендуемых книг по науке о данных в магистерских программах, то этот курс станет фантастическим дополнением.

Провайдер: Колумбия
Стоимость: Бесплатный аудит, 300 долларов за сертификат

Структура курса:

• Оценка максимального правдоподобия, линейная регрессия, метод наименьших квадратов
• Ридж-регрессия, отклонение-дисперсия, правило Байеса, метод максимального апостериорного вывода
• Классификация ближайших соседей Байесовские классификаторы, линейные классификаторы, персептрон
• Логистическая регрессия, аппроксимация Лапласа, методы ядра, гауссовские процессы
• Максимальная маржа, методы опорных векторов (SVM), деревья, случайные леса, бустинг
• Кластеризация, K-средние, алгоритм EM, отсутствующие данные
• Смеси гауссианов, матричная факторизация
• Неотрицательная матричная факторизация, модели со скрытыми факторами, PCA и вариации
• Марковские модели, скрытые марковские модели

9005 Непрерывное пространство состояний Модели, анализ ассоциаций

• Выбор модели, следующие шаги

Многие из перечисленных тем рассматриваются в других курсах, предназначенных для начинающих, но здесь математика не разбавлена. Если вы уже изучили эти методы, заинтересованы в более глубоком изучении математики, лежащей в основе ML, и хотите работать над заданиями по программированию, которые выводят некоторые из алгоритмов, попробуйте этот курс.

Fast.ai подготовил этот отличный бесплатный курс по машинному обучению для тех, кто уже имеет около года опыта программирования на Python .

Удивительно, сколько времени и усилий основатели Fast.ai вложили в этот курс и другие курсы на их сайте. Содержание основано на программе Data Science Университета Сан-Диего, поэтому вы обнаружите, что лекции проводятся в классе со студентами, аналогично стилю MIT OpenCourseware.

В курсе много видео, несколько домашних заданий, обширные заметки и доска для обсуждения. К сожалению, вы не найдете оцениваемых заданий, викторин или сертификатов по завершении, поэтому Coursera/Edx будет лучшим маршрутом для вас, если вы предпочитаете эти функции.

Большая часть содержания курса является прикладной, поэтому вы узнаете, как не только использовать модели машинного обучения, но и запускать их в облачных провайдерах, таких как AWS.

Провайдер: Fast.ai

Стоимость: Бесплатно

Структура курса:

• Введение в случайные леса
• Глубокое погружение в случайный лес
• Производительность, проверка и интерпретация моделей
• Важность функции. Интерпретатор дерева
• Экстраполяция и RF с нуля
• Продукты данных и кодирование в реальном времени
• RF с нуля и градиентный спуск
• Градиентный спуск и логистическая регрессия
• Регуляризация, скорость обучения и NLP
• Дополнительные НЛП и столбцовые данные
• Вложения
• Завершить Россманн. Ethical Issues

Этот курс превосходен, если вы программист, который хочет изучать и применять методы машинного обучения, но я нахожу один недостаток: они обучают машинному обучению с помощью своей библиотеки с открытым исходным кодом (называемой fastai), который является слоем над другими библиотеками машинного обучения, такими как PyTorch.

Если вы просто хотите использовать ML для своего проекта и не хотите изучать что-то вроде PyTorch, то библиотека fastai предлагает удобные абстракции.

Руководство по обучению

Теперь, когда вы ознакомились с рекомендациями по курсу, вот краткое руководство по обучению машинному обучению. Во-первых, мы коснемся предварительных условий для большинства курсов по машинному обучению.

Предварительные требования к курсу

Перед началом более продвинутых курсов потребуются следующие знания:

• Линейная алгебра
• Вероятность
• Исчисление
• Программирование

Способность понимать основные компоненты машинного обучения капот. Многие курсы для начинающих обычно требуют хотя бы некоторого программирования и знакомства с основами линейной алгебры, такими как векторы, матрицы и их обозначения.

Первый курс в этом списке, «Машинное обучение» Эндрю Нг, содержит повторение большей части необходимой вам математики, но изучение машинного обучения и «Линейная алгебра» может оказаться сложным, если вы раньше не изучали линейную алгебру. в то же время.

Если вам нужно освежить знания по математике, посмотрите:

• Матричная алгебра для инженеров от Coursera, чтобы охватить линейную алгебру
• Fat Chance: Вероятность с нуля от EdX, чтобы охватить Вероятность
• Исчисление с одной переменной от MIT OpenCourseWare для введения в исчисление.
• Курс «Программирование для всех» на Coursera для изучения программирования на Python

Я бы рекомендовал изучать Python, так как большинство хороших курсов ML используют Python. Если вы посещаете курс машинного обучения Эндрю Нг, в котором используется Octave, вам следует изучать Python либо во время курса, либо после него, так как в конечном итоге он вам понадобится. Кроме того, еще одним отличным ресурсом Python является dataquest.io, на котором есть много бесплатных уроков Python в их интерактивной среде браузера.

Изучив необходимые предварительные условия, вы сможете начать понимать, как работают алгоритмы.

Основные алгоритмы

В машинном обучении существует базовый набор алгоритмов, с которыми каждый должен быть знаком и иметь опыт использования. Это:

• Линейная регрессия
• Логистическая регрессия
• Кластеризация k-средних
• k-Ближайшие соседи
• Метод опорных векторов (SVM)
• Деревья решений
• Случайные леса
• Наивный байесовский алгоритм

Это самое необходимое, но есть и многое другое. Перечисленные выше курсы содержат в основном все это с некоторыми вариациями. Понимание того, как работают эти методы и когда их использовать, будет иметь решающее значение при работе над новыми проектами.

После основ, некоторые более продвинутые методы для изучения:

• Ансамбли
• Повышение
• Уменьшение размерности
• Обучение с подкреплением
• Нейронные сети и глубокое обучение

Это только начало, но эти алгоритмы — это то, что вы видите в некоторых из самых интересных решений для машинного обучения, и они являются практичным дополнением к вашему набору инструментов.

И так же, как и с основными техниками, с каждым новым инструментом вы учитесь применять его к проекту немедленно, чтобы закрепить свое понимание и иметь что-то, к чему можно вернуться, когда вам нужно освежить знания.

Займитесь проектом

Изучать машинное обучение онлайн сложно и очень полезно. Важно помнить, что просто просмотр видео и прохождение тестов не означает, что вы действительно изучаете материал. Вы узнаете еще больше, если у вас есть побочный проект, над которым вы работаете, который использует другие данные и имеет другие цели, чем сам курс.

Как только вы начнете изучать основы, вам следует искать интересные данные, которые вы можете использовать, экспериментируя со своими новыми навыками. Приведенные выше курсы дадут вам некоторое представление о том, когда применять определенные алгоритмы, поэтому рекомендуется сразу же использовать их в собственном проекте.

Путем проб и ошибок, исследований и обратной связи вы узнаете, как экспериментировать с различными методами, как измерять результаты, а также как классифицировать или делать прогнозы. Для получения вдохновения о том, какой проект ML взять на себя, см. этот список примеров.

Работа над проектами дает вам более глубокое понимание ландшафта машинного обучения. По мере того, как вы углубляетесь в более продвинутые концепции, такие как глубокое обучение, появляется практически неограниченное количество техник и методов для понимания.

Прочитать новое исследование

Машинное обучение — это быстро развивающаяся область, в которой ежедневно появляются новые методы и приложения. После того, как вы прошли основы, вы должны быть готовы работать с некоторыми исследовательскими работами по теме, которая вызывает у вас интерес.

Существует несколько веб-сайтов, на которых можно получать уведомления о новых документах, соответствующих вашим критериям. Google Scholar — это всегда хорошее место для начала. Введите ключевые слова, такие как «машинное обучение» и «Twitter» или что-то еще, что вас интересует, и нажмите маленькую ссылку «Создать оповещение» слева, чтобы получать электронные письма.

Сделайте еженедельной привычкой читать эти предупреждения, просматривайте документы, чтобы понять, стоит ли их читать, а затем постарайтесь понять, что происходит.