[Với R] Thống kê cơ bản cho học máy

Lý thuyết và thực hành là khác nhau. Chúng tôi sẽ hiểu các khái niệm cơ bản về học máy và giới thiệu các khái niệm và lý thuyết cốt lõi của các mô hình khác nhau mà bạn phải biết. Và trong khi xử lý nhiều loại dữ liệu, chúng tôi chia sẻ nhiều kỹ thuật và bí quyết hữu ích trong thực tế.

Khóa học này dành cho học sinh không chuyên hoặc học sinh trung học lần đầu tiên học về khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo. Chúng tôi sẽ giúp bạn hiểu các khái niệm về trí tuệ nhân tạo và học máy, đồng thời cho bạn biết bạn cần nỗ lực gì để có được công việc liên quan.

Hãy cùng học cách sử dụng MLP, CNN và RNN, những thành phần cơ bản của Deep Learning một cách dễ dàng và nhanh chóng.

Đây là bài giảng trong đó bạn sẽ tìm hiểu các từ khóa/wordcloud/phân tích tình cảm/mô hình chủ đề hàng đầu của văn bản thông qua R.

Chúng tôi trình bày các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên cơ bản và nhiều tác vụ văn bản khác nhau bằng cách sử dụng học sâu.

Hãy cùng tìm hiểu về GAN (Mạng đối kháng sinh thành) một cách dễ dàng và chính xác.

Lớp này được thiết kế để đặt nền tảng về lập trình R cho những người chưa biết gì về lập trình R.

Đây là bài giảng lập trình R cơ bản dành cho những bạn chưa biết đọc. Chỉ cần chơi theo hợp âm với tôi hai lần. Bạn sẽ tự nhiên được tái sinh thành một chiếc mũi tốt!

Đây là sách giáo khoa PDF chứa cú pháp cơ bản của R, các hàm được sử dụng thường xuyên và các kỹ thuật từ trung cấp đến nâng cao hữu ích.

Tìm hiểu cách thu thập và quản lý tất cả các cổ phiếu niêm yết trên thị trường chứng khoán. Thông qua Shiny, chúng tôi thu thập giá cổ phiếu mới hàng ngày thông qua tự động hóa và thậm chí tạo ra một bảng điều khiển có thể xác định xu hướng chứng khoán theo ngành.

Bạn sẽ tìm hiểu về Q-learning và Deep Q-learning, đồng thời có thời gian triển khai học tăng cường trong R. Nó bao gồm toàn bộ nội dung học tập tăng cường ngoài mạng Q sâu đến học tự bắt chước và Chưng cất mạng ngẫu nhiên.

Đây là bài giảng về khoa học dữ liệu sử dụng R. Từ việc tải dữ liệu đến xây dựng mô hình và chiến lược thực hiện mô hình, bạn sẽ học từng bước.

Nó bao gồm các hàm được sử dụng thường xuyên và cách viết mã hiệu quả cho lập trình R cũng như các kỹ thuật trung gian.

Tìm hiểu cách vẽ mạng bằng R. Thay vì tự vẽ mạng, trọng tâm là xây dựng dạng dữ liệu sẽ đi vào mạng và cách vẽ mạng đẹp mắt.

Bạn đã học các bài giảng về kiến ​​thức lập trình cơ bản, thu thập thông tin và khai thác văn bản, nhưng bạn có cảm thấy bối rối khi thực sự thực hiện một dự án không? Đây là khóa học mà bạn sẽ làm việc với tôi trong một dự án từ đầu đến cuối.

Đây là một dự án thực tế khai thác văn bản. Đây là bài giảng bao gồm mọi thứ, từ thu thập dữ liệu đến phân tích cảm xúc và trực quan hóa dữ liệu!!

Đây là khóa học được thiết kế nhằm hỗ trợ những ai lần đầu tiếp cận và mong muốn tìm hiểu về DS/AI. Bạn sẽ được giới thiệu về khái niệm và các lĩnh vực của DS/AI, cũng như cách thức và nơi bắt đầu để học hiệu quả.

Chúng tôi giúp bạn có thể bò tự do. Hầu hết các bài giảng được thực hiện thông qua mã hóa trực tiếp. Hãy theo dõi tôi từng dòng một khi tôi viết mã!

Xây dựng các kỹ năng lập trình R cơ bản và tìm hiểu các kỹ thuật thu thập thông tin cơ bản. Chúng tôi sẽ giải thích từng dòng mã khi bạn tự viết.

Hiểu rõ các khái niệm machine learning, nguyên lý học của trí tuệ nhân tạo, và nguyên lý toán học để triển khai mô hình, nhằm ứng dụng sâu rộng deep learning!

Những số liệu thống kê bạn học ở trường quá khó hiểu phải không? Chúng tôi sẽ giúp bạn hiểu những số liệu thống kê gây nhầm lẫn cho dù bạn có giải thích chúng bao nhiêu đi chăng nữa. Nếu bạn thực hiện thủ công từng bước thông qua Excel, bạn sẽ hiểu được những khái niệm thống kê mà trước đây bạn chưa hiểu! Một trải nghiệm tuyệt vời khiến những thống kê nhàm chán trở nên thú vị! Tôi sẽ tặng nó cho bạn như một món quà. :)

Nội dung trong bài giảng thống kê tổng quát được thảo luận tuần tự theo lối kể chuyện. Bạn có thể sử dụng R, một chương trình miễn phí, dễ dàng như Excel và dễ dàng hơn SPSS.

Đây là lý thuyết tối ưu hóa cần thiết cho AI/học sâu, thị giác máy tính và đồ họa máy tính. Lý thuyết tối ưu hóa 1 tập trung vào định nghĩa các hàm nhiều biến và sự vi phân của các hàm nhiều biến. Tại sao lại như vậy! Điều này là do tất cả các bài toán tối ưu hóa đều được thể hiện dưới dạng hàm nhiều biến. Nếu bạn có được định nghĩa chính xác về hàm nhiều biến và khái niệm vi phân, cách tiếp cận lý thuyết đối với các trường trên sẽ trở nên dễ dàng hơn đáng kể.

Các lớp R thân thiện được giảng dạy bởi các giảng viên chuyên nghiệp, những người dạy phân tích dữ liệu trong hơn 1.000 giờ mỗi năm! Chúng tôi sẽ đổi mới các bài giảng hiện có và thông báo cho bạn những xu hướng mới nhất.

SSIS, SSAS, Học máy, BI, ETL. Bạn có thể học những kỹ năng quan trọng không thể tìm thấy trong sách trong nước, YouTube, bài giảng, blog và học viện. Tôi cũng giới thiệu nó cho những ai quan tâm đến việc làm việc tại các tập đoàn lớn trong nước, các tập đoàn lớn của Mỹ và các tổ chức do nhà nước Hoa Kỳ tài trợ.

Lớp này được thiết kế để đặt nền tảng về lập trình R cho những người chưa biết gì về lập trình R.

Dựa trên kinh nghiệm thất bại của giảng viên khi lần đầu tiếp cận Machine Learning, đây là một bài giảng được thiết kế mới, khác với các khóa học hiện có, nhằm giúp học viên dễ dàng hiểu Machine Learning và áp dụng vào các vấn đề thực tế.

Xin chào! Bạn có bao giờ cảm thấy mệt mỏi vì phải lặp đi lặp lại những đoạn code giống nhau mỗi khi phân tích dữ liệu không? 😫 Giờ đây hãy cùng PyCaret tạo đôi cánh cho dự án của bạn! 🚀 Khóa học này sẽ tiết lộ bí quyết tự động hóa hầu hết các quy trình nhàm chán và phức tạp của machine learning chỉ với 5 dòng code. Sau khi học khóa này, bạn sẽ thay đổi như thế này! ✨ Làm chủ dự án thực tế: 📈Dự đoán hành vi mua hàng của khách hàng (phân loại), 📉Dự đoán chi phí y tế (hồi quy), 🧩Phân nhóm khách hàng (phân cụm), ⏳Dự đoán số lượng hành khách hàng không (chuỗi thời gian)! Thực hành trực tiếp 4 dự án cốt lõi để phát triển khả năng giải quyết vấn đề 'thực sự'. Trang bị kỹ năng chuyên gia: Chưa dừng lại ở đó! 🤖 Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn quản lý mô hình đã tạo bằng MLOps và tạo API server chỉ với vài cú click chuột. Thật kỳ diệu phải không? Bảo vệ work-life balance: Quan trọng nhất là chúng tôi sẽ giúp bạn giảm đáng kể công việc lặp lại và tập trung vào phân tích cốt lõi. Tan ca đúng giờ chính là phần thưởng! 😉 Dù bạn chưa quen với coding hay là chuyên gia muốn nâng cao năng suất một cách bùng nổ, tất cả đều được chào đón! 👋 Cùng tôi trở thành 'nhà khoa học dữ liệu nhanh gấp 10 lần' nhé?

Bạn có thể học một cách có hệ thống phương pháp tiếp cận thống kê về giao dịch cặp S&P 500 bằng Python. Xây dựng nền tảng cho chiến lược đầu tư không cảm xúc thông qua phân tích dữ liệu chuyên nghiệp.

Biến kết quả phân tích và mô hình hóa dữ liệu AI thành Web Program.

🧩 Thay vì giải thích dựa trên công thức phức tạp hay lý thuyết, chúng tôi đặt mục tiêu nắm vững các khái niệm cốt lõi của hệ thống đề xuất thông qua việc tự tay triển khai chương trình. 🛠️ Thông qua tổng cộng 12 ví dụ đa dạng và thực tiễn, chúng tôi đã từng bước thiết kế các hệ thống đề xuất có thể ứng dụng trong môi trường thực tế, bao gồm đề xuất dựa trên nội dung, lọc cộng tác và đề xuất học sâu.

🚀 Học phát hiện bất thường AI thực tế với Databricks! 💡 Dừng các mô hình đắt đỏ và chậm chạp! Từ tối ưu hóa dữ liệu quy mô lớn đến triển khai thời gian thực, hoàn thành AI phát hiện bất thường có thể được sử dụng ngay trong thực tế kinh doanh.

Cách xử lý dữ liệu lớn và học hỏi từ các kỹ sư phần mềm ở Thung lũng Silicon Chúng tôi hướng dẫn bạn cách phát triển mã dữ liệu lớn với Apache Spark bằng Python. Hiện là nhà phát triển phần mềm 14 năm có chuyên môn về ứng dụng web, dữ liệu lớn và SRE & Ngay cả DevOps cũng đang được xử lý bằng Python. Đừng bao giờ bỏ lỡ cơ hội tìm hiểu sâu và dễ dàng về Apache Spark, điều cần thiết đối với các chuyên gia dữ liệu lớn khi sử dụng Python!

Khi mức độ phổ biến và sự quan tâm đến AB Test ngày càng tăng, chúng tôi sẽ thông báo cho bạn về bài giảng AB Test đầu tiên của Hàn Quốc ngay bây giờ!

ADsP 자격증 All-In-One 강의! Hoàn thành siêu nhanh! Phản ánh kỳ thi lần thứ 46 tháng 8/2025! (Cập nhật thường xuyên!)

Hướng dẫn giúp người không chuyên, người mới bắt đầu nhanh chóng đạt được phần thực hành chứng chỉ Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn! Lý thuyết gọn nhẹ, thực hành vững vàng. Không cần kiến thức nền phức tạp, chỉ tập trung học các điểm trọng tâm chắc chắn ra thi, dựa trên đề thi thật.

Ngành sản xuất ô tô và linh kiện là lĩnh vực mà sự đổi mới là điều thiết yếu trong bối cảnh cạnh tranh toàn cầu khốc liệt và chuỗi cung ứng phức tạp. Khóa học này tập trung vào cách áp dụng công nghệ AI vào thực tế, giải thích thông qua các trường hợp thực tế như nâng cao hiệu quả sản xuất, tự động hóa kiểm tra chất lượng, bảo trì dự báo thiết bị, tối ưu hóa chuỗi cung ứng. Từ hiểu biết cơ bản cần thiết để triển khai AI, đến chiến lược và quản lý rủi ro cần xem xét khi áp dụng thực tế, khóa học được xây dựng theo từng bước để cung cấp kiến thức và hiểu biết sâu sắc mà nhân viên thực thi và quản lý có thể áp dụng ngay lập tức.

ADsP Tóm tắt + Giải đề thi. Phản ánh kỳ thi lần thứ 46 tháng 8/2025! (Cập nhật thường xuyên!)

Hãy cùng tìm hiểu cách thu thập dữ liệu trên web và tạo mô hình học máy được giám sát!