[Với R] Thống kê cơ bản cho học máy

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 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.

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.

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.

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.

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!

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.

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.

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.

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.

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

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.

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.

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!!

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!

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.

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. :)

Khóa học này là khóa học thực hành các kiến ​​thức cơ bản về toán học và thống kê trong máy học bằng cách sử dụng Python. Học máy và học sâu đòi hỏi khả năng lập trình nhưng cũng cần có nền tảng toán học để hiểu các nguyên tắc. Thông qua khóa học này, bạn có thể học từng bước toán học cơ bản cần thiết cho trí tuệ nhân tạo.

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.

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!

🧩 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.

Đây là khóa học hữu ích dành cho những ai muốn hệ thống lại kiến thức Deep Learning một cách chuyên sâu và nắm bắt bức tranh toàn cảnh thông qua việc tập trung vào lý thuyết và bối cảnh thay vì thực hành. Bạn có thể dễ dàng thấu hiểu nền tảng toán học và thống kê vốn là gốc rễ của Deep Learning, đồng thời chúng tôi sẽ giải thích một cách trực quan các nguyên lý của những mô hình Deep Learning hiện đại tiêu biểu như AutoEncoder, GAN, Transformer, AlphaGo dưới góc nhìn của một nhà phát triển.

Đây là khóa học được thiết kế mới khác với các khóa học truyền thống, dựa trên kinh nghiệm thất bại khi giảng viên mới bắt đầu học machine learning, nhằm giúp bạn dễ dàng hiểu về machine learning và có thể áp dụng vào các vấn đề thực tế

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.

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.

Hãy chinh phục hoàn toàn chứng chỉ Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn, một chứng chỉ bắt buộc nhưng không hề dễ để tự học, trong thời gian ngắn, bằng cách sử dụng công cụ phân tích dữ liệu R dễ học!!

Hướng dẫn người không chuyên và người mới bắt đầu có thể nhanh chóng đạt được chứng chỉ thực hành phân tích dữ liệu lớn! Lý thuyết nhẹ nhàng, thực hành chắc chắn - Tập trung học tập chỉ những điểm trọng yếu thường xuất hiện trong kỳ thi, xoay quanh các đề thi cũ mà không cần kiến thức nền phức tạp.

Đây là khóa học về chương trình R, được sử dụng rộng rãi trong thống kê và phân tích dữ liệu. Nó bao gồm phần giới thiệu chương trình cơ bản về lý thuyết và mô hình thống kê trình độ trung cấp.

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!

Hãy cùng phát triển năng lực chuyên môn về kỹ năng lập trình, kỹ năng thuật toán và kỹ năng phân tích thống kê!

🚀 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.

Đây là khóa học Python cơ bản dành cho những người mới bắt đầu muốn phát triển thành nhà phân tích dữ liệu. - Người muốn phân tích dữ liệu nhưng chưa biết Python - Người muốn học machine learning bằng Python - Người đang chuẩn bị cho kỳ thi thực hành chứng chỉ phân tích Big Data - Người muốn phát triển ứng dụng dựa trên machine learning bằng Python

Hãy cùng học cách thu thập dữ liệu trên web và tạo mô hình học có giám sát của học máy nhé!

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