Học máy + học sâu bắt đầu bằng Python (từ học máy bằng sklearn đến phát triển học sâu bằng TensorFlow và Keras)

Hãy tận dụng đúng trí tuệ nhân tạo mà tôi cần.

Mặc dù việc khám phá dữ liệu bằng Pandas có thể khá hiệu quả trong việc hiểu và phân tích dữ liệu, các mô hình phân tích dữ liệu cho phép áp dụng các thuật toán toán học và thống kê tiên tiến hơn để phân tích dữ liệu, mang lại những hiểu biết mới mà kinh nghiệm hoặc trực giác của con người có thể chưa khám phá ra. Những gì chúng ta thường gọi là học máy và học sâu là các mô hình phân tích dữ liệu, và Scikit-learn , TensorFlow và Keras là những framework Python tiêu biểu được sử dụng để xây dựng các mô hình phân tích dữ liệu.

Việc sử dụng hiệu quả các mô hình dữ liệu chỉ bằng cách hiểu cách sử dụng các gói là rất khó. Việc hiểu quy trình tạo mô hình phân tích dữ liệu và các tính năng chính của thuật toán là điều cần thiết, cũng như việc hiểu quy trình thiết kế mô hình. Nói cách khác, việc hiểu toàn diện về quy trình tạo mô hình phân tích sử dụng các loại dữ liệu khác nhau (số, danh mục, hình ảnh, văn bản, v.v.) là điều cần thiết, cùng với sự hiểu biết sâu sắc về các thuật toán phục vụ các mục đích cụ thể.

Khóa học này bao gồm các thuật toán học máy và học sâu sau:

học máy

• Cây quyết định,

• KNN (K láng giềng gần nhất)

• SVM (Máy vectơ hỗ trợ)

• Hồi quy logistic

• Rừng ngẫu nhiên

• LightBGM

• Hồi quy tuyến tính

• K-Means

  
  

Học sâu

• Mạng nơ-ron cơ bản (Dày đặc)

• Mạng nơ-ron tích chập (CNN)

• Mạng nơ-ron hồi quy (RNN)

Chúng tôi cũng đề cập đến các yếu tố sau để có một thuật toán chạy tốt:

Phương pháp đánh giá mô hình

• Phân loại (độ chính xác, độ đặc hiệu, độ nhạy, độ chính xác, ...)

• Hồi quy (MSE, RMSE, MAPE, hệ số xác định, ...)

• Cụm (Điểm bóng)

Phương pháp cải thiện hiệu suất dựa trên dữ liệu

• Xác thực chéo

• Tỷ lệ

• Giảm kích thước

  
  

Phương pháp cải thiện hiệu suất dựa trên mô hình

• mô hình tổng hợp

• Điều chỉnh siêu tham số

• Chấm dứt học tập sớm

  
  

Các tính năng của khóa học này

📌 Đây là khóa học giới thiệu dành cho những người mới làm quen với học máy và học sâu .

📌 Bạn có thể nhanh chóng hiểu được toàn bộ quá trình lập mô hình với các giải thích dựa trên quá trình học máy .

📌 Đây là khóa học Python thực tế sẽ giúp bạn xây dựng nền tảng vững chắc về mô hình hóa dữ liệu thông qua nhiều ví dụ thực tế .

Học máy và học sâu sử dụng scikit-learn, TensorFlow và Keras

Trước khi giải thích về học máy và học sâu, bài giảng này sẽ giải thích luồng thuật toán của từng mô hình dựa trên quy trình . Điều này sẽ giúp bạn hiểu nội dung bạn đang học phù hợp với quy trình tổng thể như thế nào và tại sao nó lại cần thiết, đồng thời giảm đáng kể thời gian đầu tư vào việc tìm hiểu các mô hình học máy và học sâu cũng như nắm bắt luồng tổng thể. Bắt đầu với các mô hình học thường dùng cho các thuật toán dự đoán và phân loại, bạn sẽ khám phá các mô hình học máy và học sâu khác nhau, chẳng hạn như CNN và RNN, và hy vọng sẽ tự tin hơn trong việc sử dụng trí tuệ nhân tạo.

Tôi giới thiệu điều này cho những người này

Tìm hiểu về những điều này.

Những điều cần lưu ý trước khi tham gia khóa học