강의

멘토링

커뮤니티

AI Technology

/

Deep Learning & Machine Learning

[Python] Dễ hiểu và triển khai machine learning mà không cần toán học

Tìm hiểu cách hiểu các mô hình học máy nâng cao mà không cần toán học và dễ dàng triển khai chúng bằng Python.

(4.7) 45 đánh giá

188 học viên

Độ khó Nhập môn

Thời gian Không giới hạn

  • dlbro
Machine Learning(ML)
Machine Learning(ML)
Python
Python
Scikit-Learn
Scikit-Learn
Big Data
Big Data
Machine Learning(ML)
Machine Learning(ML)
Python
Python
Scikit-Learn
Scikit-Learn
Big Data
Big Data

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

4.7

5.0

creed211

100% đã tham gia

Đây là khóa học giúp bạn học được toàn bộ nội dung về modeling. Rất khuyến khích! 😊

5.0

문정환

100% đã tham gia

Tôi đã có thể học về machine learning một cách chi tiết!

5.0

우형준

100% đã tham gia

Đây là một bài giảng rất hữu ích cho việc hiểu về machine learning

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Quy trình tổng thể của công việc học máy

  • 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 .
  • 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

5,126

Học viên

404

Đánh giá

261

Trả lời

4.7

Xếp hạng

7

Các khóa học

Xin chào.

Tôi là Deep Learning Ho-hyung, hiện đang vận hành kênh YouTube về Deep Learning và Machine Learning.

Tôi tốt nghiệp chuyên ngành Toán học/Phân tích dữ liệu và đã hoàn thành cũng như đang thực hiện nhiều dự án Deep Learning.

Tôi có kiến thức để chia sẻ với các bạn về các nội dung trí tuệ nhân tạo như học máy, học máy nâng cao, học sâu, lý thuyết tối ưu hóa, học tăng cường, cho đến các nội dung toán học như đại số tuyến tính, vi tích phân, xác suất và thống kê, giải tích, giải tích số.

Rất vui được gặp tất cả các bạn!

* Lịch sử liên quan

Hiện tại) Có nhiều bài báo SCI(E) và báo cáo tại các hội thảo quốc tế

Hiện tại) Đang là cố vấn cho nhiều trường đại học về lĩnh vực trí tuệ nhân tạo

Cựu Nghiên cứu viên chính tại doanh nghiệp K - Phân tích dữ liệu và mô phỏng: Phát triển sản phẩm mới, cải thiện hiệu suất, ứng dụng công nghệ mới

Tác giả cuốn sách "Nhập môn PyTorch cho Deep Learning" (Được chọn là Sách học thuật xuất sắc năm 2022 của Sejong Book)

- Phân tích dữ liệu và mô phỏng: Phát triển sản phẩm mới, nâng cao hiệu suất, ứng dụng công nghệ mới. Tác giả cuốn sách "Nhập môn PyTorch cho Deep Learning" (Được chọn là Sách học thuật xuất sắc năm 2022 của Sejong Book).

- Phân tích dữ liệu và mô phỏng: Phát triển sản phẩm mới, nâng cao hiệu suất, ứng dụng công nghệ mới. Tác giả cuốn sách "Nhập môn PyTorch cho Deep Learning" (Được chọn là Sách học thuật xuất sắc năm 2022 của Sejong Book).

Phân tích dữ liệu và mô phỏng: Phát triển sản phẩm mới, nâng cao hiệu suất, ứng dụng công nghệ mới. Tác giả cuốn sách "Nhập môn PyTorch cho Deep Learning" (Được chọn là Sách học thuật xuất sắc năm 2022 bởi Sejong Books).

Phân tích dữ liệu và mô phỏng: Phát triển sản phẩm mới, cải thiện hiệu suất, ứng dụng công nghệ mới. Tác giả cuốn sách "Nhập môn PyTorch cho Deep Learning" (Được chọn là Sách học thuật xuất sắc năm 2022 của Sejong Book).

Chương trình giảng dạy

Tất cả

34 bài giảng ∙ (4giờ 31phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

45 đánh giá

4.7

45 đánh giá

  • bskim9783님의 프로필 이미지
    bskim9783

    Đánh giá 8

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    32% đã tham gia

    • creed2110960님의 프로필 이미지
      creed2110960

      Đánh giá 1

      Đánh giá trung bình 5.0

      5

      100% đã tham gia

      Đây là khóa học giúp bạn học được toàn bộ nội dung về modeling. Rất khuyến khích! 😊

      • dlbro
        Giảng viên

        Cảm ơn bạn rất nhiều vì đánh giá khóa học!!

    • cgkwon님의 프로필 이미지
      cgkwon

      Đánh giá 12

      Đánh giá trung bình 4.0

      4

      100% đã tham gia

      • mjh137got님의 프로필 이미지
        mjh137got

        Đánh giá 1

        Đánh giá trung bình 5.0

        5

        100% đã tham gia

        Tôi đã có thể học về machine learning một cách chi tiết!

        • dlbro
          Giảng viên

          Cảm ơn bạn rất nhiều vì đánh giá khóa học!! Chúc bạn học tập chăm chỉ nhé!

      • dohyeon02251693님의 프로필 이미지
        dohyeon02251693

        Đánh giá 1

        Đánh giá trung bình 5.0

        5

        100% đã tham gia

        1.381.331 ₫

        Khóa học khác của dlbro

        Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

        Khóa học tương tự

        Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!