Chia sẻ Khóa Học Dự Án Thực Trong Machine Learning : Từ Cơ Bản Đến Chuyên Gia [Khóa 9783 A]
- Tìm hiểu các khái niệm cốt lõi của Machine Learning
- Tìm hiểu về các loại thuật toán học máy khác nhau
- Xây dựng các dự án thế giới thực bằng thuật toán học được giám sát và không giám sát
- Tìm hiểu cách triển khai mạng nơron
9 dự án thực hiện trong khóa học này:
- Project 1 -Board Game Review Prediction – In this project, you’ll see how to perform a linear regression analysis by predicting the average reviews on a board game in this project.
- Project 2 – Credit Card Fraud Detection – In this project, you’ll learn to focus on anomaly detection by using probability densities to detect credit card fraud.
- Project 3 – Stock Market Clustering – Learn how to use the K-means clustering algorithm to find related companies by finding correlations among stock market movements over a given time span.
- Project 4 – Getting Started with Natural Language Processing In Python – This project will focus on Natural Language Processing (NLP) methodology, such as tokenizing words and sentences, part of speech identification and tagging, and phrase chunking.
- Project 5– Obtaining Near State-of-the-Art Performance on Object Recognition Tasks Using Deep Learning – In this project, will use the CIFAR-10 object recognition dataset as a benchmark to implement a recently published deep neural network.
- Project 6 – Image Super Resolution with the SRCNN – Learn how to implement and use a Tensorflow version of the Super Resolution Convolutional Neural Network (SRCNN) for improving image quality.
- Project 7 – Natural Language Processing: Text Classification – In this project, you’ll learn an advanced approach to Natural LanguageProcessing by solving a text classification task using multiple classification algorithms.
- Project 8 – K-Means Clustering For Image Analysis – In this project, you’ll learn how to use K-Means clustering in an unsupervisedlearning method to analyze and classify 28 x 28 pixel images from the MNIST dataset.
- Project 9 – Data Compression & Visualization Using Principle Component Analysis – This project will show you how to compressour Iris dataset into a 2D feature set and how to visualize it through a normal x-y plot using k-means clustering.
CUNG CẤP TÀI KHOẢN GOOGLE DRIVE DUNG LƯỢNG KHÔNG GIỚI HẠN VỚI GIÁ ƯU ĐÃI NHẤT, XEM CHI TIẾT TẠI ĐÂY
LINK GOOGLE DRIVE:
Download Khóa Học Phần 1 Download Khóa Học Phần 2
LINK ONEDRIVE:
LINK SIEUTOC.TOP:
Pass Giải Nén Winrar: http://nhasachtinhoc.blogspot.com
Copyright Disclaimer:
This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.
Tuyên bố miễn trừ bản quyền:
Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.
Chia sẽ bài viết lên:
Nhà Sách Tin Học
Chào mừng các bạn đến với Blog Nhà Sách Tin Học. Thông qua Blog này mình muốn chia sẻ đến các bạn những kiến thức về tin học, các tài liệu hay giáo trình mà mình có hoặc siêu tầm được... Mình rất mong được sự ủng hộ nhiệt tình của các bạn bằng cách comment bài viết, chia sẻ bài viết hoặc liên hệ với mình qua blog này! Mình xin cảm ơn!
link quá chậm ko tải đc!
Trả lờiXóa