Inflearn brand logo image
Inflearn brand logo image
Inflearn brand logo image
Data Science

/

Data Analysis

Phân tích dữ liệu AI mà không cần mã hóa bằng Orange - Phân tích học máy dự đoán Lv.3

Từ việc xây dựng các mô hình phân tích đến việc áp dụng chúng với Orange! Tìm hiểu một cách nhanh chóng và dễ dàng! Nắm vững các kỹ năng cốt lõi của khoa học dữ liệu mà không cần viết mã!

3 học viên đang tham gia khóa học này

  • masocampus
시리즈
no-code
Machine Learning(ML)
Orange3
No-code
Statistics
linear-regression

Dịch cái này sang tiếng Việt

  • Xây dựng mô hình dự đoán bằng Orange, công cụ phân tích trí tuệ nhân tạo không mã hóa

  • Tìm hiểu các kỹ thuật đánh giá và tối ưu hóa mô hình

  • Hiểu và áp dụng phương pháp giảm độ dốc ngẫu nhiên

  • Thực hành kỹ thuật hồi quy tuyến tính

Bài giảng này là một phần trong chuỗi bài giảng 'Phân tích dữ liệu AI không cần viết mã bằng Orange' của Maso Campus.

Đây là khóa học Lv.3 của phiên bản bán khóa học đơn lẻ .

Nếu bạn muốn tham gia khóa học phân tích dữ liệu Orange trọn gói tích hợp từ Cấp độ 0 đến Cấp độ 4, vui lòng tham khảo bài giảng bên dưới .

Phân tích dữ liệu nâng cao dành cho người mới bắt đầu: Gói hướng dẫn từng bước của Orange https://inf.run/qmPWu

Cách dễ dàng để phân tích dữ liệu mà không cần kiến thức lập trình phức tạp!

Từ việc xây dựng và triển khai các mô hình phân tích với Orange! Học nhanh chóng và dễ dàng!

Nắm vững các kỹ năng khoa học dữ liệu cốt lõi mà không cần viết mã!

Hãy học điều này!

  • Xây dựng mô hình dự đoán bằng Orange, một công cụ phân tích AI không cần mã hóa.

  • Tiếp thu các kỹ thuật đánh giá và tối ưu hóa mô hình

  • Hiểu và áp dụng phương pháp giảm dần độ dốc ngẫu nhiên

  • Thực hành các kỹ thuật phân tích nâng cao

Phân tích dữ liệu bằng AI, từ xây dựng mô hình đến đánh giá.

Không phải mọi phân tích dữ liệu đều được tạo ra như nhau.

Trong thế giới phân tích dữ liệu, phân loại và dự đoán là những công nghệ cơ bản và đỉnh cao.

Trong khóa học này, bạn sẽ học cách thao tác tự do các mô hình học máy và giải quyết các vấn đề kinh doanh thực tế.

Bạn có thấy các mô hình phân loại và dự đoán quá phức tạp không? Không nhất thiết phải như vậy.

"Phân tích dữ liệu AI không cần mã hóa Lv.3: Phân tích máy học dự đoán" giúp bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng tạo mô hình dữ liệu và thu thập thông tin chi tiết có ý nghĩa từ chúng mà không cần mã hóa phức tạp.

Bắt đầu với những dự đoán cơ bản và tiến tới perceptron nhiều lớp, chúng ta sẽ tiến hành học chuyên sâu thông qua thực hành từng bước.

Chìa khóa của bài giảng này là “tính thực tế”.

Khi sử dụng Orange, bạn sẽ học được các kỹ thuật phân tích thực tế và cách sử dụng các công cụ phù hợp.

Bạn sẽ không chỉ học được kiến thức lý thuyết mà còn cả kỹ thuật phân tích dữ liệu và đánh giá mô hình thực tế, giúp bạn có được những kỹ năng cần thiết để áp dụng ngay sau khi đào tạo.

Bạn có ghen tị với mức lương của các nhà phát triển khoa học dữ liệu không?

Không sao cả nếu bạn không có kỹ năng phát triển.

Bất kỳ ai cũng có thể thực hiện phân tích dữ liệu cấp cao thông qua các bài giảng của Maso Campus.

Đặc biệt, bài giảng này đề cập đến các kỹ thuật lưu trữ và sử dụng các mô hình phân tích, lựa chọn các tính năng để tăng hiệu quả và đánh giá khả năng khái quát hóa của các mô hình.

Khám phá giá trị tiềm ẩn của dữ liệu và tối đa hóa tiềm năng của nó với bài giảng này từ loạt bài "Phân tích dữ liệu AI không cần mã hóa" của Masocampus.

Bạn sẽ có thể trải nghiệm đầy đủ tiềm năng của dữ liệu mà bạn chưa từng biết đến.

Các tính năng của bài giảng

Khóa học này được thiết kế để cung cấp hiểu biết sâu sắc về các mô hình dự đoán và ứng dụng thực tế của chúng mà không cần lập trình. Khóa học này phá vỡ các rào cản của lập trình phức tạp và giúp bất kỳ ai cũng có thể tự tin thực hiện phân tích dữ liệu.

  • 1. Màu cam có thể được sử dụng bởi tất cả mọi người, từ người mới bắt đầu cho đến chuyên gia!

Orange là công cụ lý tưởng cho những người mới làm quen với khoa học dữ liệu và học máy, cho phép bạn xây dựng mô hình dữ liệu một cách trực quan mà không cần mã hóa phức tạp.

  • 2. Hiểu các mô hình dự đoán và mạng nơ-ron nhân tạo

Trong khóa học này, bạn sẽ học cách triển khai và áp dụng nhiều mô hình khác nhau, từ các mô hình dự đoán cơ bản nhất đến hồi quy tuyến tính đơn giản và perceptron đa lớp, tất cả đều sử dụng Orange. Bạn sẽ nắm vững cách nhận dạng và dự đoán các mẫu quan trọng trong dữ liệu.

  • 3. Đánh giá và sử dụng mô hình

Bạn sẽ học cách đánh giá độ lệch và phương sai của mô hình, hiểu hệ số xác định R² của mô hình hồi quy và tìm hiểu các số liệu đánh giá như RMSE, MSE và MAE, đồng thời nắm vững các phương pháp đánh giá mô hình hiệu quả thông qua thực hành.

  • 4. Các kỹ thuật phân tích tiên tiến áp dụng vào thực tiễn

Từ những dự đoán đơn giản nhất đến việc tìm hiểu hệ số xác định và số liệu đánh giá của nhiều mô hình hồi quy khác nhau, bạn có thể trở thành nhà phân tích dữ liệu có khả năng giải quyết nhiều vấn đề khoa học dữ liệu.

Tôi giới thiệu điều này cho những người này

  • Những người muốn củng cố kỹ năng phân tích dữ liệu thực tế của mình

  • Bất kỳ ai muốn cải thiện kỹ năng phân tích dữ liệu của mình mà không cần phải viết mã khó khăn

  • Bất kỳ ai muốn dễ dàng xây dựng và đánh giá các mô hình chính xác

  • Những người cảm thấy hạn chế của Excel và muốn có một công cụ phân tích nâng cao đơn giản hơn

  • Những người tìm việc muốn tạo sự khác biệt trên thị trường việc làm

  • Nhân viên văn phòng đang cân nhắc thay đổi nghề nghiệp sang lĩnh vực CNTT

Sau khi tham gia khóa học phân tích dữ liệu hỗ trợ AI không yêu cầu lập trình,

Khóa học phân tích dữ liệu AI không cần mã hóa Lv.3 về phân tích máy học dự đoán của Maso Campus

Lý tưởng cho bất kỳ ai muốn tìm hiểu sâu hơn về khoa học dữ liệu.

  • Hiểu biết cơ bản và triển khai các mô hình dự đoán

  • Tiếp thu các kỹ thuật đánh giá và tối ưu hóa mô hình

  • Kỹ thuật phân tích tiên tiến và kinh nghiệm thực tế

  • Cải thiện kỹ năng ứng dụng thực tế

Nâng cao trình độ khoa học dữ liệu của bạn lên một tầm cao mới với Orange!

Phân tích dữ liệu thành thạo mà không cần kiến thức lập trình phức tạp.

Nội dung học tập

1. Khám phá dữ liệu với Orange

2. Đánh giá sức mạnh giải thích của mô hình bằng hệ số xác định của mô hình hồi quy!

3. Cải thiện hiệu quả của mô hình!

4. Từ perceptron đến cấu trúc mạng nơ-ron nhân tạo phức tạp!

Câu hỏi dự kiến Hỏi & Đáp


  1. Bạn có cần kiến thức trước về trí tuệ nhân tạo, lập trình hoặc thiết kế không?
    A. Khóa học này được thiết kế để cung cấp cho bất kỳ ai quan tâm đến trí tuệ nhân tạo những kỹ năng cần thiết để áp dụng vào thực tế. Khóa học không yêu cầu bất kỳ kỹ năng AI, lập trình hay thậm chí là Excel nào.

  2. Có yêu cầu hoặc điều kiện tiên quyết nào để tham gia khóa học không?
    A. Vì đây là bài giảng hướng đến thực hành nên bạn nên chuẩn bị một màn hình kép hoặc thiết bị bổ sung có thể tách biệt màn hình bài giảng và màn hình thực hành.

  3. Màu cam? Tôi có cần mua phần mềm riêng không?
    A. Orange được phân phối miễn phí và cung cấp hướng dẫn từng bước, từ tải xuống đến cài đặt, để bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng xây dựng một môi trường phân tích dữ liệu AI. Phiên bản di động cho phép sử dụng mà không cần kết nối internet bên ngoài, lý tưởng để sử dụng trong môi trường làm việc bảo mật cao.

Giới thiệu người chia sẻ kiến thức


Vui lòng kiểm tra trước khi tham gia lớp học!

  • Vì đây là bài giảng hướng đến thực hành nên bạn nên chuẩn bị một màn hình kép hoặc thiết bị bổ sung có thể tách biệt màn hình bài giảng và màn hình thực hành.

  • Ngoài ra, vì khóa đào tạo được thực hiện trên hệ điều hành Windows nên chúng tôi khuyên bạn nên tham gia khóa học trong môi trường Windows .

  • Ghi chú bài giảng và tệp thực hành có sẵn trong phần <00. Trung tâm tải xuống sách giáo khoa> .


Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Những người muốn tăng cường kỹ năng phân tích dữ liệu thực tế

  • Bất kỳ ai muốn cải thiện kỹ năng phân tích dữ liệu của mình mà không gặp khó khăn trong việc viết mã

  • Những người muốn dễ dàng xây dựng và đánh giá các mô hình chính xác

  • Những người cảm thấy hạn chế của Excel và muốn có các công cụ phân tích nâng cao đơn giản hơn

  • Người tìm việc muốn nhấn mạnh sự khác biệt của họ trên thị trường việc làm

  • Nhân viên văn phòng cân nhắc chuyển đổi nghề nghiệp sang lĩnh vực CNTT

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Bạn có thể học suôn sẻ hơn bằng cách tham gia khóa học này nếu bạn đã quen với cách sử dụng cơ bản của Orange.

  • "Phân tích dữ liệu AI không cần mã hóa bằng Orange Lv.0 của Maso Campus Giới thiệu về phân tích dữ liệu dựa trên trí tuệ nhân tạo" Khóa học hoặc "Phân tích dữ liệu AI không cần mã hóa bằng Orange - bước đầu tiên để khai thác dữ liệu Lv.1" Chúng tôi khuyên bạn nên tham gia khóa học sau khi tham gia khóa học.

Xin chào
Đây là

6,848

Học viên

824

Đánh giá

95

Trả lời

4.7

Xếp hạng

85

Các khóa học

"어제보다 성장하겠습니다. 그리고, 어제보다 성장하려는 사람을 돕겠습니다."

 

마소캠퍼스의 진심과 소망을 담은 Actionable Content로,

2013년부터 온오프라인으로 함께해 온 누적 강의 1억시간!

이 소중한 경험과 시간은 언제나 마소캠퍼스와 수강생 모두의 성장의 원천입니다.

 

마소캠퍼스 팀은 우리의 모두의 성장을 위해 두 가지 원칙을 반드시 지킵니다.

 

1. 배우면 반드시 쓸 수 있는 Actionable Content

2. 참여자의 시간과 수고를 존중하는 Time-Saving Curriculum

 

마소캠퍼스의 Actionable and Time-Saving Curriculum으로 성장의 길을 함께 걸어나가길 기원합니다.

Chương trình giảng dạy

Tất cả

24 bài giảng ∙ (9giờ 54phút)

Tài liệu khóa học:

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

Đánh giá

Chưa có đủ đánh giá.
Hãy trở thành tác giả của một đánh giá giúp mọi người!

1.910.329 ₫

Khóa học khác của masocampus

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!