线性回归和Python–为移动应用程序训练ML模型

学习使用Tensorflow和Tensorflow Lite为移动应用程序训练线性回归模型，附带实际项目，您想要训练机器学习模型并在移动、Web和桌面应用程序中使用它们吗？那么欢迎来参加这门课程。Linear Regression & Python – Train ML models for Mobile Apps

在本课程中，您将学习训练线性回归模型并将其转换为TensorFlow Lite格式，以便您可以在移动、桌面和边缘设备中使用它们。回归是机器学习中的基本技术之一，可以用于无数的应用。您可以使用回归来训练机器学习模型，以预测房屋价格，预测车辆的燃油效率，推荐医疗条件下的药物剂量，推荐农业中的肥料，为球员表现改进建议锻炼等等。

本课程将分为几个部分：机器学习及其类型介绍，深度学习和人工神经网络基础知识，Python编程语言基础语法，数据科学库（Numpy、Pandas、Matplotlib），Tensorflow和Tensorflow Lite，训练简单线性回归模型，训练先进的燃油效率预测模型，建立房价预测模型。讲师介绍：我的名字是Muhammad Hamza Asif，我是Udemy领先的移动机器学习讲师。在过去的五年里，我已经教授了超过55,000名学生在全球范围内如何在移动应用程序中使用机器学习和人工智能。

课程概述：我们将首先探索机器学习的基础知识及其各种类型，然后深入到深度学习和人工神经网络的世界，这将为我们训练Tensorflow Lite模型为移动应用程序打下基础。Python编程：在掌握核心概念后，我们将学习Python编程的基本语法，这是一种多才多艺的语言，将为我们的机器学习模型训练铺平道路。释放数据的力量：为了有效准备和分析我们的数据集，我们将深入研究NumPy、Pandas和Matplotlib等重要的数据科学库。这些强大的工具将使您能够利用数据的潜力进行准确的预测。移动端的Tensorflow：接下来，我们将深入研究TensorFlow的世界，这是一个不仅支持使用神经网络进行模型训练，而且还适用于移动设备的库。课程亮点：训练您的第一个回归模型：使用TensorFlow和Python创建一个简单的回归模型将模型转换为TFLite格式，使其与移动应用程序兼容燃油效率预测：将您的知识应用于一个真实世界的问题，即预测汽车的燃油效率将先进的线性回归模型转换为移动兼容格式房价预测：掌握在大型数据集上训练线性回归模型的技巧评估模型并将其转换为TensorFlow Lite格式

通过本课程的学习，您将能够：为准确的预测训练先进的线性回归模型将机器学习模型转换为TensorFlow Lite格式以在移动和边缘设备中使用了解机器学习、深度学习、Python、Numpy、Pandas、Matplotlib、Tensorflow和Tensorflow Lite的基础知识谁应该报名参加：对数据科学和机器学习感兴趣的人热衷于将机器学习与移动应用程序开发联系起来的爱好者渴望将预测建模加入到他们的技能范围的初学者希望轻松入门机器学习的初学者希望通过学习移动设备上的机器学习来推动职业发展的人加入我们，一起踏上这激动人心的旅程，释放机器学习在移动和边缘设备上的潜力。

由Hamza Asif创建
MP4 | 视频：h264，1280×720 | 音频：AAC，44.1千赫兹，2通道
类型：电子学习 | 语言：英语 | 时长：47讲（3小时38分钟）| 大小：1.58 GB 含课程文件

你将学到：
在Python中为移动应用程序训练自己的线性回归模型
将线性回归模型导出到Tensorflow Lite以在移动应用程序中使用
训练燃油价格预测模型，并将其转换为Tensorflow Lite格式以在移动应用程序中使用
训练房价预测模型，并将其转换为Tensorflow Lite格式以在移动应用程序中使用
学习机器学习和深度学习的基础知识
学习Python编程语言的基本语法
了解不同的数据科学库，如Numpy、Pandas和Matplotlib
学习在Python中使用Tensorflow和Tensorflow Lite训练线性回归模型

要求：
对Python或任何编程语言有基本理解将是一个优势