Chia Sẻ Khóa Học Thực Hành Machine Learning Bằng Ví Dụ Trong Python [Khóa 9239 A]
16 tháng 5 2020
/
No Comments
Tìm hiểu các kỹ năng về machine learning hiện đại, deep learning, và data science !
Bạn sẽ học được gì:
- + Phát triển các giải pháp machine learning/deep learning hoàn chỉnh trong Python.
- + Viết và thử nghiệm mã Python tương tác bằng Jupyter notebook.
- + Xây dựng, huấn luyện và thử nghiệm các mô hình deep learning bằng cách sử dụng Tensorflow 2 và Keras API phổ biến.
- + Nguyên tắc cơ bản của mạng lưới thần kinh bằng cách xây dựng các mô hình từ đầu chỉ sử dụng Python cơ bản.
- + Thao tác dữ liệu đa chiều bằng NumPy.
- + Load và chuyển đổi dữ liệu có cấu trúc bằng Pandas.
- + Build high quality, eye catching visualization với Matplotlib.
- + Giảm thời gian đào tạo bằng cách sử dụng các phiên bản Google Colab GPU miễn phí trên đám mây.
- + Nhận dạng hình ảnh bằng cách sử dụng Convolutional Neural Network (CNN).
- + Make recommendations using collaborative filtering.
- + Detect fraud sử dụng autoencoder.
- + Improve model accuracy and eliminate overfitting.
Mỗi ví dụ là độc lập và tuân theo một cấu trúc nhất quán, vì vậy bạn có thể làm việc thông qua các ví dụ theo bất kỳ thứ tự nào. Trong mỗi ví dụ, bạn sẽ học:
- + Bản chất của vấn đề.
- + Cách phân tích và trực quan hóa dữ liệu.
- + Cách chọn mẫu phù hợp.
- + Làm thế nào để chuẩn bị dữ liệu cho training và testing.
- + Cách xây dựng, kiểm tra và cải thiện mô hình học máy.
- + Trả lời các câu hỏi thường gặp.
- + Phải làm gì tiếp theo.
- 01 | Cấu trúc khóa học và môi trường phát triển.
- 02 | Python Quick Start.
- 03 | Example: Logistic Regression.
- 04 | Nền tảng: NumPy.
- 05 | Nền tảng: Tensorflow
- 06 | Ví dụ: Nhận dạng hình ảnh.
- 07 | Nền tảng: Pandas
- 08 | Example: Recommendations.
- 09 | Example: Sentiment Analysis.
- 10 | Example: Fraud detection.
- 11 | Bước tiếp theo.
CUNG CẤP TÀI KHOẢN GOOGLE DRIVE DUNG LƯỢNG KHÔNG GIỚI HẠN VỚI GIÁ ƯU ĐÃI NHẤT, XEM CHI TIẾT TẠI ĐÂY
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.
