Ebook Machine Learning - Hướng Dẫn Toàn Diện Dành Cho Người Mới Bắt Đầu [Ấn Bản Lần 1, Tháng 5-2024] [PDF] [9656E]
Machine learning là một lĩnh vực năng động và mở rộng nhanh chóng, tập trung vào việc tạo ra các thuật toán giúp máy tính nhận dạng các pattern, đưa ra dự đoán và liên tục nâng cao hiệu suất. Nó cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu và kinh nghiệm, đưa ra quyết định mà không cần lập trình rõ ràng.
Đối với người học, việc nắm vững các nền tảng của Machine learning sẽ mở ra cánh cửa dẫn đến vô số khả năng xây dựng các mô hình mạnh mẽ và chính xác. Trong bối cảnh machine learning ngày càng phát triển, bộ dữ liệu đóng vai trò then chốt trong việc định hình tương lai của nó. Lĩnh vực này đã được cách mạng hóa với sự ra đời của oneAPI, cung cấp một mô hình lập trình thống nhất trên các kiến trúc khác nhau, bao gồm CPU, GPU, FPGA và accelerator, thúc đẩy một môi trường lập trình hiệu quả và di động.
Việc áp dụng mô hình hợp nhất này sẽ trao quyền cho những người thực hành xây dựng các giải pháp machine learning hiệu quả và có thể mở rộng, đánh dấu một bước tiến đáng kể trong việc phát triển đa kiến trúc. Đi sâu vào lĩnh vực hấp dẫn này để nắm vững các khái niệm machine learning bằng cách tiếp cận từng bước được nêu trong cuốn sách này và đóng góp vào tương lai thú vị của nó.
Mục lục:
- Giới thiệu: Machine Learning là gì?
- Chương 01. Khám phá Iris Dataset.
- Chapter 02. Heart Failure Prediction với OneAPI.
- Chapter 03. Handling Water Quality Dataset.
- Chapter 04. Breast Cancer Classification với Hybrid ML Models.
- Chapter 05. Flower Recognition với Kaggle Dataset và Gradio Interface.
- Chapter 06. Drug Classification với Hyperparameter Tuning.
- Chapter 07. Evaluating Model Performance: Metrics for Diabetes Prediction.
- Chương 08. Phát hiện bệnh Parkinson: Tổng quan về Feature Engineering và Outlier Analysis.
- Chapter 09. Sonar Mines Vs. Rock Prediction sử dụng Ensemble Learning.
- Chapter 10. Bankruptcy Risk Prediction.
- Chapter 11. Hotel Reservation Prediction.
- Chapter 12. Crop Recommendation Prediction.
- Chapter 13. Brain Tumor Classification.
- Chapter 14. Exploratory Data Analysis và Classification trên Wine Quality Dataset với OneAPI.
- Chapter 15. Cats Vs. Dogs Classification sử dụng Deep Learning Models Optimized với OneAPI.
- Chapter 16. Maximizing Placement Predictions với Outlier Removal.
- Chương 17. Đi sâu vào phân loại nấm với OneAPI.
- Chapter 18. Smart Healthcare: Machine Learning Approaches for Kidney Disease Prediction với OneAPI.
- Chương 19. Đi sâu vào Multiclass Flower Classification với ResNet và VGG16 sử dụng OneAPI.
- Chương 20. Đi sâu vào X (Formerly Twitter’s) Emotions sử dụng OneAPI: Sentiment Analysis với NLP.
LƯU Ý: Pass mở file pdf là mật khẩu giải nén chung của tài liệu !