inflearn logo

[Dành cho người mới bắt đầu] Học máy bắt đầu với Kaggle • Phân tích học sâu

Đây là bài giảng cơ bản về học máy và phân tích học sâu dành cho người mới bắt đầu phân tích dữ liệu.

(4.8) 78 đánh giá

2,679 học viên

Độ khó Cơ bản

Thời gian Không giới hạn

Kaggle
Kaggle
Machine Learning(ML)
Machine Learning(ML)
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
Kaggle
Kaggle
Machine Learning(ML)
Machine Learning(ML)
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

4.8

5.0

곽두일

100% đã tham gia

Do thay đổi phiên bản Keras nên mã của thầy không khớp nên tôi phải sửa lại trong khi nghe giảng nhưng nó không ảnh hưởng gì đến việc hiểu nội dung của tôi cả. Bạn là một người hướng dẫn rất tốt. Tôi khuyên bạn nên nó. Và nếu bạn làm những thứ khác theo phong cách này, tôi sẵn sàng trả 50.000 đến 80.000%!

5.0

aodid4u

82% đã tham gia

Bài giảng rất hữu ích cho việc hiểu về MLDL. Cảm ơn bạn.

5.0

bbak0105

100% đã tham gia

Thật tuyệt khi được xem lại những gì tôi đã biết vì nó được giải thích một cách dễ hiểu!!

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Bắt đầu với Kaggle, sử dụng bộ dữ liệu Kaggle

  • Cách xử lý dữ liệu trước khi phân tích

  • Học máy với dữ liệu • Áp dụng mô hình học sâu

  • Phân tích học sâu chuỗi thời gian

[Dành cho người mới bắt đầu] Học máy và Học sâu với Kaggle

Kaggle là một nền tảng nơi các công ty và tổ chức gửi các thử thách liên quan đến dữ liệu, và người dùng cạnh tranh bằng cách phát triển các mô hình để giải quyết chúng. Thực tế, nhiều công ty và tổ chức đang gửi dữ liệu và thử thách lên Kaggle, và người dùng nền tảng đang tạo ra các mô hình phân tích của riêng họ và nhận phần thưởng. Nói cách khác, điều này cũng chứng minh rằng Kaggle cung cấp một điểm khởi đầu dễ dàng cho học máy và phân tích dữ liệu.

Điểm mạnh của Kaggle nằm ở dữ liệu khổng lồ, ví dụ và môi trường phân tích ảo. Bạn có thể dễ dàng truy cập dữ liệu hữu ích để phân tích và tham khảo nhiều mã phân tích khác nhau. Hơn nữa, bạn có thể chạy và chia sẻ mã trực tiếp trong môi trường phân tích do Kaggle cung cấp.

Bạn muốn xây dựng nền tảng vững chắc cho học máy và học sâu? Hãy tham gia khóa học này! Bạn sẽ học cách tận dụng dữ liệu từ các nguồn dữ liệu Kaggle thực tế .

Mục tiêu học tập của khóa học này 📜

  • Bạn có thể tải dữ liệu để phân tích thông qua Kaggle.
  • Bạn có thể phân tích và biểu diễn trực quan dữ liệu đã nhập.
  • Bạn có thể xử lý trước dữ liệu và tạo mô hình dự đoán.
  • Bạn có thể hiểu và so sánh các nguyên tắc của nhiều mô hình dự đoán khác nhau để lựa chọn mô hình phù hợp.
  • Bạn có thể kiểm tra độ chính xác của kết quả dự đoán và hiển thị kết quả dưới dạng biểu đồ.

Bạn sẽ trông như thế nào sau khi tham gia khóa học này 📖

  • Bạn có thể học những kiến thức cơ bản về cách sử dụng Kaggle.
  • Bạn có thể tải một tập dữ liệu và kiểm tra nội dung của dữ liệu.
  • Bạn có thể phân tích dữ liệu đã nhập thông qua biểu đồ và thực hiện các bước xử lý trước như loại bỏ dữ liệu bị thiếu và dữ liệu giả.
  • Bạn có thể đào tạo dữ liệu đã được xử lý trước bằng mô hình dự đoán do chính bạn tạo ra và kiểm tra độ chính xác thông qua kết quả dự đoán.
  • Bạn có thể tìm hiểu về các mô hình dự đoán khác nhau và so sánh kết quả dự đoán của chúng cho dữ liệu của bạn.

Những gì bạn sẽ học được trong khóa học này 📚

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Những người không chuyên ngành hoặc những người mới làm quen với phân tích dữ liệu

  • Bất cứ ai muốn xây dựng nền tảng học máy và học sâu

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Sẽ rất tốt nếu bạn có hiểu biết cơ bản về ngôn ngữ Python, nhưng bạn vẫn có thể làm theo ngay cả khi chưa hiểu! +_+

Xin chào
Đây là dee

14,797

Học viên

389

Đánh giá

17

Trả lời

4.7

Xếp hạng

7

Các khóa học

Đây là Trung tâm Khai thác Dữ liệu lớn DIP Daegu.

Đội ngũ nhân viên bao gồm các chuyên gia phân tích dữ liệu đang trực tiếp giảng dạy. :)

Nếu bạn ghé thăm trung tâm, chúng tôi sẽ hỗ trợ phân tích dữ liệu và tư vấn miễn phí.

Trang chủ

Kênh YouTube

Trang chủ Kênh YouTube

Thêm

Chương trình giảng dạy

Tất cả

17 bài giảng ∙ (2giờ 28phút)

Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

78 đánh giá

4.8

78 đánh giá

  • aquarid22님의 프로필 이미지
    aquarid22

    Đánh giá 12

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    100% đã tham gia

    Bạn đã tạo một bài giảng thực sự dễ làm theo cho người mới bắt đầu~~ Tôi đang nhận được rất nhiều sự giúp đỡ trong phần thực hành deep learning chuỗi thời gian ^^

    • sjy0817님의 프로필 이미지
      sjy0817

      Đánh giá 3

      Đánh giá trung bình 5.0

      5

      100% đã tham gia

      Thật tuyệt khi được xem lại những gì tôi đã biết vì nó được giải thích một cách dễ hiểu!!

      • drone님의 프로필 이미지
        drone

        Đánh giá 1

        Đánh giá trung bình 5.0

        5

        100% đã tham gia

        Tôi giới thiệu nó cho bất kỳ ai có khái niệm về cơ sở dữ liệu.. và cho những ai muốn tìm hiểu ngắn gọn.

        • aodid4u6145님의 프로필 이미지
          aodid4u6145

          Đánh giá 1

          Đánh giá trung bình 5.0

          Đã chỉnh sửa

          5

          82% đã tham gia

          Bài giảng rất hữu ích cho việc hiểu về MLDL. Cảm ơn bạn.

          • babelai님의 프로필 이미지
            babelai

            Đánh giá 3

            Đánh giá trung bình 5.0

            5

            100% đã tham gia

            Do thay đổi phiên bản Keras nên mã của thầy không khớp nên tôi phải sửa lại trong khi nghe giảng nhưng nó không ảnh hưởng gì đến việc hiểu nội dung của tôi cả. Bạn là một người hướng dẫn rất tốt. Tôi khuyên bạn nên nó. Và nếu bạn làm những thứ khác theo phong cách này, tôi sẵn sàng trả 50.000 đến 80.000%!

            Khóa học khác của dee

            Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

            Khóa học tương tự

            Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

            Miễn phí