Cách dễ dàng sử dụng máy học cơ bản cho đến các mô hình nâng cao
Xây dựng mô hình học máy bằng Python
Ngay cả khi đây là lần đầu tiên của bạn, bạn cũng không cần phải lo lắng ngay cả khi bạn không biết nhiều về toán học! Bắt đầu xây dựng mô hình Python ML.
Học máy 101: Từ cơ bản đến thực hành
Nó bao gồm toàn bộ chủ đề về máy học theo cách dễ hiểu.
Dễ dàng triển khai và thực hành các mô hình học máy bằng Python và Scikit-Learn.
Kiến thức cơ bản về máy học có thể áp dụng cho các cuộc thi và ứng dụng thực tế!
Ngay cả khi bạn không quen với toán học , khóa học này dành cho những người mới làm quen với máy học, tập trung vào việc học mọi thứ một cách nhanh chóng và hiệu quả, từ xử lý dữ liệu trước đến các kỹ thuật máy học nâng cao.
Thay vì tập trung vào các công thức, bài giảng tập trung vào các kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu và các khái niệm, điểm mạnh và điểm yếu của từng mô hình học máy. Nội dung được cấu trúc để sinh viên có thể áp dụng ngay lập tức thông qua thực hành . Hơn nữa, bài giảng này sẽ cho phép bạn hiểu toàn bộ quy trình làm việc của học máy .
Chúng tôi tạo ra khóa học này để cung cấp cho bạn kiến thức cơ bản về máy học cần thiết cho các cuộc thi cạnh tranh và ứng dụng thực tế. Hãy cùng nhau chinh phục thử thách!
Được đề xuất cho những người này 💡
Bất kỳ ai muốn hiểu các nhiệm vụ phân tích dữ liệu/học máy cùng một lúc
Những người muốn có được kiến thức cần thiết về học máy/phân tích dữ liệu
Những người muốn áp dụng công nghệ học máy vào các cuộc thi phân tích dữ liệu và công việc thực tế nhưng thiếu kiến thức cơ bản
Hiểu về quy trình học máy + kiến thức cơ bản để áp dụng thực tế!
✅ Thông qua bài giảng này, bạn sẽ có thể hiểu được quy trình làm việc chung và phương pháp học máy.
✅ Ngay cả những mô hình phức tạp cũng có thể được triển khai bằng mã ngắn.
✅ Có được kiến thức cơ bản có thể áp dụng vào thực tế.
Scikit-Learn: Thư viện học máy phải học
Đây là một trong những thư viện học máy dựa trên Python được sử dụng rộng rãi nhất .
Nó cung cấp các chức năng cho toàn bộ phạm vi từ xử lý dữ liệu đến dự đoán mô hình.
Bạn cũng có thể sử dụng các mô hình học máy mới nhất không được scikit-learn cung cấp.
Hướng dẫn chi tiết từng bước, Đầy đủ thực hành sống động
💡 Thông qua các bài giảng , bạn sẽ hiểu rõ hơn về học máy và tham gia vào nhiều bài tập thực hành dựa trên những kiến thức đã học . Nội dung bài giảng cũng bao gồm kinh nghiệm thực tế tích lũy được từ quá trình làm việc thực tế .
💡 Nó xử lý dữ liệu thực tế như dữ liệu tiếng ồn cánh máy bay của NASA và dữ liệu xếp hạng tín dụng, đồng thời có thể học các phương pháp học máy tiên tiến như ensemble/autoML một cách nhanh chóng và hiệu quả.
💡 Nền tảng vững chắc từ cơ bản đến ứng dụng thực tế! Chúng tôi cung cấp 110 trang tài liệu học tập chuyên sâu và 19 tệp thực hành, bao gồm ngữ pháp Python cơ bản và các ví dụ về học máy. Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào trong buổi học, vui lòng để lại câu hỏi.
Rất vui được gặp bạn, tôi là Deep Learning Hohyung!
Tôi là Deep Learning Hohyung, hiện đang điều hành một kênh YouTube chuyên về học sâu và học máy. Dựa trên nền tảng phân tích dữ liệu và toán học, cũng như kinh nghiệm thực tế, tôi cung cấp những thông tin thiết yếu. Đến nay, đã có khoảng 3.000 học viên đăng ký tham gia các khóa học của tôi.
Hỏi & Đáp 💬
H. Sinh viên không chuyên ngành cũng có thể tham gia khóa học này không?
Bất kỳ ai quan tâm đến việc bắt đầu với học máy đều có thể đăng ký! Hơn nữa, chúng tôi đã giảm thiểu nội dung toán học, phù hợp với mục tiêu của khóa học.
H. Có cần kiến thức lập trình không?
Khóa học cũng đề cập đến các khái niệm cơ bản về Python nên không bắt buộc.
H. Tại sao tôi nên tham gia khóa học này?
Khóa học được xây dựng dựa trên kiến thức chuyên môn và kinh nghiệm dự án đa dạng, bao quát toàn bộ quy trình học máy. Điều này sẽ giúp bạn phát triển hiểu biết toàn diện về các tác vụ học máy . Ngoài ra, nó cũng sẽ giúp bạn viết mã hiệu quả hơn.
H. Có cần kiến thức toán học không?
Bạn chỉ cần hiểu biết cơ bản về hàm. Những ai muốn tự phát triển các mô hình học máy hoặc thực hiện nghiên cứu tối ưu hóa sẽ cần học thêm các môn toán bổ sung ngoài khóa học này.
H. Bạn sử dụng chương trình nào?
Tất cả các bài tập đều được thực hiện trên Google Colaboratory, không yêu cầu cài đặt riêng. Bạn cần có tài khoản Google miễn phí, và việc không sử dụng Colaboratory có thể dẫn đến gián đoạn bài tập.
Khuyến nghị cho những người này
Khóa học này dành cho ai?
Bất kỳ ai quan tâm đến học máy/phân tích dữ liệu
Bất kỳ ai muốn có được kiến thức phân tích dữ liệu/học máy cần thiết
Cần biết trước khi bắt đầu?
đam mê làm
Xin chào Đây là
4,889
Học viên
339
Đánh giá
261
Trả lời
4.7
Xếp hạng
7
Các khóa học
안녕하세요.
딥러닝/머신러닝 관련 유튜브를 운영하는 딥러닝 호형입니다.
수학/데이터 분석을 전공하고 다수의 딥러닝 프로젝트를 완료하고 수행하고 있습니다.
머신러닝, 고급 머신러닝, 딥러닝, 최적화 이론, 강화 학습 등의 인공지능내용과 선형 대수학, 미적분, 확률과 통계, 해석학, 수치해석 등의 수학 내용까지 여러분들과 공유할 수 있는 지식을 가지고 있습니다.
모두 만나서 반갑습니다!
* 관련 이력
현) SCI(E) 논문, 국제 학회 발표 다수
현) 인공지능 관련 대학교 자문 다수
전) K기업 전임 연구원 - 데이터 분석 및 시뮬레이션: 신제품 개발, 성능 향상, 신기술 적용