Inflearn brand logo image
Inflearn brand logo image
Inflearn brand logo image
AI Development

/

Deep Learning & Machine Learning

Java Machine Learning weka (Weka) Người mới bắt đầu

Không cần phải bỏ qua hoặc sợ học máy. Học máy rất dễ dàng, nhưng hãy nghĩ xem nên áp dụng học máy vào đâu. Hướng mở rộng học máy của Java dự kiến ​​sẽ tương thích với Python, R và Java, chẳng hạn như iOs, so với thế mạnh hiện tại của Python và R. Mục đích của bài giảng này là thiết lập hệ thống cộng tác DIKW giữa các chuyên gia miền và nhân viên CNTT.

(4.9) 20 đánh giá

1,985 học viên

  • javaraml
Java
Machine Learning(ML)
Weka
Thumbnail

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Dịch cái này sang tiếng Việt

  • Thiết lập hệ thống cộng tác giữa các chuyên gia miền biết về học máy và các nhà phát triển Java biết viết mã

  • Học máy không cần mã hóa

  • Học máy Java S/W Weka (người mới bắt đầu)

  • Triển khai Java học máy

Lựa chọn của bạn trong tình huống dưới đây là gì?

1) Chúng ta hãy cùng tìm hiểu về máy học.

Đừng sợ hay bỏ qua nó. Đơn giản vậy thôi.

Thật khó để biết nên áp dụng máy học ở đâu và như thế nào.

2) Mở rộng học máy trong Java

Hiện tại, R và Python rất mạnh, nhưng dự kiến sẽ tương thích với Java trong tương lai.

3) Giả vờ biết về lập trình ngay cả khi bạn không biết, và giả vờ biết nhiều hơn nếu bạn biết

Học máy có thể thực hiện được chỉ với Weka UI miễn phí được tích hợp trong Java.

Biết cách viết mã cho phép bạn hệ thống hóa (chia sẻ, chuẩn hóa) quá trình học máy.

Ghi chú

Bạn có thể tải xuống tất cả tài liệu video bài giảng từ liên kết bên dưới.

Blog: https://bulleten.blog.me/221669663531

gitHub: https://github.com/javaramachinelearning/WekaForKorea_BASE

- lưu file knowledgeflow,

- Mã nguồn Java,

- tệp jar cho eclipse

- Tài liệu bài giảng pdf

Nội dung của mỗi bài giảng được sắp xếp trong blog có liên kết bên dưới video.

Tổng cộng có 22 bài giảng, mỗi bài kéo dài khoảng 10 đến 15 phút.

Chúng tôi sẽ trả lời câu hỏi của bạn ngay lập tức, nhưng có thể không trả lời được cho đến sau 6:00 chiều.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Chuyên gia tên miền không biết mã hóa

  • Người lập kế hoạch học máy

  • Lập trình viên Java có ít nhất 1 năm kinh nghiệm (eclipse +)

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • sở thích học máy

  • Mã hóa Java (không bắt buộc, tốt hơn nên biết)

  • Người nắm giữ ADsP (Data Analysis Associate Professional) (không bắt buộc, có thể hiểu nhanh)

Xin chào
Đây là

2,090

Học viên

29

Đánh giá

15

Trả lời

4.9

Xếp hạng

3

Các khóa học

정보화 기획/구축/진단 업무를 수행하였고 스몰데이터분석을 실무에 적용하고 있습니다.
현재 데이터분석 분야는 코딩이 과대포장된 진입장벽을 만들었다는 것을 알게 되었습니다.
이제는 거품을 걷어내고 데이터분석의 저변화와 자바머신러닝을 준비하고
직접 강좌로 자바머신러닝을 확산할 동료들을 만나는 것이 저의 목적입니다.
더나아가 POST 정보화시대를 대비하고 영위하는 미래의 모습을 그려봅니다.

Chương trình giảng dạy

Tất cả

23 bài giảng ∙ (4giờ 45phút)

Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

20 đánh giá

4.9

20 đánh giá

  • goodday757306님의 프로필 이미지
    goodday757306

    Đánh giá 2

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    91% đã tham gia

    Tôi đã hỏi Java Machine Learning ở đâu và nó ở đây. Tôi rất thích bài giảng.

    • heejungyang3435님의 프로필 이미지
      heejungyang3435

      Đánh giá 18

      Đánh giá trung bình 4.7

      4

      30% đã tham gia

      • leehm12239214님의 프로필 이미지
        leehm12239214

        Đánh giá 1

        Đánh giá trung bình 4.0

        4

        13% đã tham gia

        • ismartkorea015777님의 프로필 이미지
          ismartkorea015777

          Đánh giá 1

          Đánh giá trung bình 5.0

          5

          43% đã tham gia

          Bạn có thể nhận được hỗ trợ học máy bằng Java!!

          • hee00750727님의 프로필 이미지
            hee00750727

            Đánh giá 2

            Đánh giá trung bình 5.0

            5

            65% đã tham gia

            Nó đã giúp tôi rất nhiều. Cảm ơn bạn.

            Miễn phí

            Khóa học khác của javaraml

            Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

            Khóa học tương tự

            Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!