Chia Sẻ Khóa Học Machine Learning Từ A Đến Z 2023 - AI, Python & R + ChatGPT [Update Tháng 5-2023] [Bao Gồm VietSub] [Khóa 7338 A]
Tìm hiểu cách tạo các Thuật toán Machine Learning trong Python và R từ hai chuyên gia Data Science. Các Code template được bao gồm.
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Làm chủ Machine Learning trên Python & R.
- ✓ Có một trực giác tuyệt vời về nhiều mô hình Machine Learning.
- ✓ Đưa ra các dự đoán chính xác.
- ✓ Thực hiện các phân tích mạnh mẽ.
- ✓ Tạo các mô hình Machine Learning mạnh mẽ.
- ✓ Tạo giá trị gia tăng mạnh mẽ cho doanh nghiệp của bạn.
- ✓ Sử dụng Machine Learning cho mục đích cá nhân.
- ✓ Xử lý các chủ đề cụ thể như Reinforcement Learning, NLP và Deep Learning.
- ✓ Xử lý các kỹ thuật nâng cao như Dimensionality Reduction.
- ✓ Biết nên chọn mô hình Machine Learning nào cho từng loại bài toán.
- ✓ Xây dựng nhiều mô hình Machine Learning mạnh mẽ và biết cách kết hợp chúng để giải quyết mọi vấn đề.
Bạn quan tâm đến lĩnh vực Machine Learning? Sau đó, khóa học này là dành cho bạn!
Khóa học này được thiết kế bởi một Data Scientist và một chuyên gia Machine Learning để chúng tôi có thể chia sẻ kiến thức của mình và giúp bạn tìm hiểu lý thuyết phức tạp, các thuật toán và thư viện coding theo cách đơn giản.
Hơn 900.000 sinh viên trên toàn thế giới tin tưởng khóa học này.
Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn từng bước vào Thế giới của Machine Learning. Với mỗi hướng dẫn, bạn sẽ phát triển các kỹ năng mới và nâng cao hiểu biết của mình về lĩnh vực phụ đầy thách thức nhưng sinh lợi này của Data Science.
Bạn có thể hoàn thành khóa học này bằng cách thực hiện các hướng dẫn Python hoặc hướng dẫn R hoặc cả hai - Python & R. Chọn ngôn ngữ lập trình mà bạn cần cho sự nghiệp của mình.
Khóa học này rất thú vị và hấp dẫn, đồng thời, chúng tôi đi sâu vào Machine Learning. Nó được cấu trúc theo cách sau:
- ✓ Phần 1 - Data Preprocessing.
- ✓ Phần 2 - Regression: Simple Linear Regression, Multiple Linear Regression, Polynomial Regression, SVR, Decision Tree Regression, Random Forest Regression.
- ✓ Phần 3 - Classification: Logistic Regression, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Decision Tree Classification, Random Forest Classification.
- ✓ Phần 4 - Clustering: K-Means, Hierarchical Clustering.
- ✓ Phần 5 - Association Rule Learning: Apriori, Eclat.
- ✓ Phần 6 - Reinforcement Learning: Upper Confidence Bound, Thompson Sampling.
- ✓ Phần 7 - Natural Language Processing: Bag-of-words model và các thuật toán cho NLP.
- ✓ Phần 8 - Deep Learning: Artificial Neural Networks, Convolutional Neural Networks.
- ✓ Phần 9 - Dimensionality Reduction: PCA, LDA, Kernel PCA.
- ✓ Phần 10 - Model Selection & Boosting: k-fold Cross Validation, Parameter Tuning, Grid Search, XGBoost.
Mỗi mục bên trong mỗi phần là độc lập. Vì vậy, bạn có thể tham gia toàn bộ khóa học từ đầu đến cuối hoặc bạn có thể nhảy ngay vào bất kỳ phần cụ thể nào và tìm hiểu những gì bạn cần cho sự nghiệp của mình ngay bây giờ.
Hơn nữa, khóa học có rất nhiều bài tập thực tế dựa trên các nghiên cứu tình huống thực tế. Vì vậy, bạn không chỉ học lý thuyết mà còn được thực hành rất nhiều để xây dựng các mô hình của riêng mình.
Và như một phần thưởng, khóa học này bao gồm cả các Python và R code template mà bạn có thể tải xuống và sử dụng cho các dự án của riêng mình.
Mục lục:
- ✓ 01 - Chào mừng đến với khóa học! Ở đây chúng tôi sẽ giúp bạn bắt đầu trong điều kiện tốt nhất.
- ✓ 02 - Phần 1: Data Preprocessing.
- ✓ 03 - Data Preprocessing trong Python.
- ✓ 04 - Data Preprocessing trong R.
- ✓ 05 - Phần 2: Regression.
- ✓ 06 - Simple Linear Regression.
- ✓ 07 - Multiple Linear Regression.
- ✓ 08 - Polynomial Regression.
- ✓ 09 - Support Vector Regression (SVR).
- ✓ 10 - Decision Tree Regression.
- ✓ 11 - Random Forest Regression.
- ✓ 12 - Evaluating Regression Models Performance.
- ✓ 13 - Regression Model Selection trong Python.
- ✓ 14 - Regression Model Selection trong R.
- ✓ 15 - Phần 3: Classification.
- ✓ 16 - Logistic Regression.
- ✓ 17 - KNearest Neighbors (K-NN).
- ✓ 18 - Support Vector Machine (SVM).
- ✓ 19 - Kernel SVM.
- ✓ 20 - Naive Bayes.
- ✓ 21 - Decision Tree Classification.
- ✓ 22 - Random Forest Classification.
- ✓ 23 - Classification Model Selection trong Python.
- ✓ 24 - Evaluating Classification Models Performance.
- ✓ 25 - Phần 4: Clustering.
- ✓ 26 - KMeans Clustering.
- ✓ 27 - Hierarchical Clustering.
- ✓ 28 - Phần 5: Association Rule Learning.
- ✓ 29 - Apriori.
- ✓ 30 - Eclat.
- ✓ 31 - Phần 6: Reinforcement Learning.
- ✓ 32 - Upper Confidence Bound (UCB).
- ✓ 33 - Thompson Sampling.
- ✓ 34 - Phần 7: Natural Language Processing.
- ✓ 35 - Phần 8: Deep Learning.
- ✓ 36 - Artificial Neural Networks.
- ✓ 37 - Convolutional Neural Networks.
- ✓ 38 - Phần 9: Dimensionality Reduction.
- ✓ 39 - Principal Component Analysis (PCA).
- ✓ 40 - Linear Discriminant Analysis (LDA).
- ✓ 41 - Kernel PCA.
- ✓ 42 - Phần 10: Model Selection & Boosting.
- ✓ 43 - Model Selection.
- ✓ 44 - XGBoost.
- ✓ 45 - Exclusive Offer.
- ✓ 46 - Phụ lục: Logistic Regression (Long Explanation).
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Bất cứ ai quan tâm đến Machine Learning.
- ✓ Sinh viên có ít nhất kiến thức trung học về toán và muốn bắt đầu học Machine Learning.
- ✓ Bất kỳ ai ở trình độ trung cấp nào biết kiến thức cơ bản về machine learning, bao gồm các thuật toán cổ điển như linear regression hoặc logistic regression, nhưng muốn tìm hiểu thêm về Machine Learning và khám phá tất cả các lĩnh vực khác nhau của Machine Learning.
- ✓ Bất kỳ người nào không thoải mái với việc viết code nhưng quan tâm đến Machine Learning và muốn áp dụng nó một cách dễ dàng trên các bộ dữ liệu.
- ✓ Bất kỳ sinh viên đại học nào muốn bắt đầu sự nghiệp trong Data Science.
- ✓ Bất kỳ nhà phân tích dữ liệu nào muốn thăng cấp trong Machine Learning.
- ✓ Bất kỳ người nào không hài lòng với công việc của họ và muốn trở thành một Data Scientist.
- ✓ Bất kỳ người nào muốn tạo giá trị gia tăng cho doanh nghiệp của họ bằng cách sử dụng các công cụ Machine Learning mạnh mẽ.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU