Master Machine Learning ກັບແອັບ all-in-one ນີ້ — ອອກແບບມາເພື່ອນັກຮຽນ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານ ແລະຜູ້ຢາກສອບເສັງແຂ່ງຂັນ. ແອັບນີ້ໃຫ້ການເດີນທາງການຮຽນຮູ້ແບບມີໂຄງສ້າງ, ສະຫລາດກວມເອົາແນວຄວາມຄິດຫຼັກໆ, ສູດການຄິດໄລ່ ແລະແອັບພລິເຄຊັນ — ທັງໝົດແມ່ນອີງໃສ່ຫຼັກສູດ ML ມາດຕະຖານ.
🚀 ພາຍໃນ:
📘 ໜ່ວຍທີ 1: ການແນະນຳການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ
• ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນຫຍັງ
• ບັນຫາການຮຽນຮູ້ທີ່ດີ
• ການອອກແບບລະບົບການຮຽນຮູ້
• ທັດສະນະ ແລະບັນຫາໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ
📘 ໜ່ວຍທີ 2: ການຮຽນຮູ້ແນວຄວາມຄິດ ແລະ ການສັ່ງສອນແບບທົ່ວໆໄປ
• ແນວຄວາມຄິດການຮຽນຮູ້ເປັນການຄົ້ນຫາ
• FIND-S Algorithm
• Version Space
• ອະຄະຕິ inductive
📘 ໜ່ວຍທີ 3: Decision Tree Learning
•ການເປັນຕົວແທນຕົ້ນໄມ້ການຕັດສິນໃຈ
• ID3 Algorithm
• Entropy ແລະໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນຂ່າວສານ
• Overfitting ແລະ Pruning
📘 ໜ່ວຍທີ 4: ເຄືອຂ່າຍປະສາດທຽມ
• Perceptron Algorithm
• ເຄືອຂ່າຍຫຼາຍຊັ້ນ
• ການຂະຫຍາຍພັນ
• ບັນຫາໃນການອອກແບບເຄືອຂ່າຍ
📘 ໜ່ວຍທີ 5: ການປະເມີນສົມມຸດຕິຖານ
• ແຮງຈູງໃຈ
• ການປະເມີນຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການສົມມຸດຕິຖານ
• ໄລຍະຄວາມໝັ້ນໃຈ
• ການປຽບທຽບການຮຽນຮູ້ Algorithms
📘 ໜ່ວຍທີ 6: ການຮຽນພາສາເບສຽນ
• ທິດສະດີ Bayes
• ຄວາມເປັນໄປໄດ້ສູງສຸດ ແລະແຜນທີ່
• Naive Bayes Classifier
• ເຄືອຂ່າຍຄວາມເຊື່ອ Bayesian
📘 ໜ່ວຍທີ 7: ທິດສະດີການຮຽນການສອນຄຳນວນ
• ອາດຈະຖືກຕ້ອງປະມານ (PAC) ການຮຽນຮູ້
• ຄວາມຊັບຊ້ອນຕົວຢ່າງ
• VC Dimension
• ຕົວແບບຜູກມັດຄວາມຜິດພາດ
📘 ໜ່ວຍທີ 8: ການຮຽນຮູ້ທີ່ອີງໃສ່ຕົວຢ່າງ
• K-Nearest Neighbor Algorithm
• ເຫດຜົນຕາມກໍລະນີ
• ການຖົດຖອຍທີ່ມີນ້ໍາຫນັກໃນທ້ອງຖິ່ນ
• Curse of Dimensionality
📘 ໜ່ວຍທີ 9: ສູດການຄິດໄລ່ທາງພັນທຸກຳ
• ຄົ້ນຫາອະວະກາດສົມມຸດຕິຖານ
•ຜູ້ປະຕິບັດການທາງພັນທຸກໍາ
• ໜ້າທີ່ການອອກກຳລັງກາຍ
• ການນຳໃຊ້ສູດການຄິດໄລ່ທາງພັນທຸກຳ
📘 ໜ່ວຍທີ 10: ຊຸດການຮຽນການສອນ
• ຂັ້ນຕອນການປົກຫຸ້ມຕາມລໍາດັບ
• ກົດລະບຽບຫຼັງການຕັດອອກ
•ການຮຽນຮູ້ກົດລະບຽບການສັ່ງທໍາອິດ
• ການຮຽນຮູ້ການນໍາໃຊ້ Prolog-EBG
📘 ໜ່ວຍທີ 11: ການຮຽນຮູ້ການວິເຄາະ
• ການຮຽນຮູ້ໂດຍອີງໃສ່ຄໍາອະທິບາຍ (EBL)
• Inductive-Analytical Learning
• ຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ
• ການດໍາເນີນງານ
📘 ໜ່ວຍທີ 12: ການລວມເອົາການຮຽນຮູ້ ແລະ ການວິເຄາະ
• ການຂຽນໂປລແກລມ Logic Inductive (ILP)
• FOIL Algorithm
•ການລວມຄໍາອະທິບາຍແລະການສັງເກດການ
• ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງ ILP
📘 ໜ່ວຍທີ 13: ການຮຽນຮູ້ເສີມ
• ວຽກງານການຮຽນຮູ້
• Q-Learning
• ວິທີຄວາມແຕກຕ່າງຊົ່ວຄາວ
• ຍຸດທະສາດການສຳຫຼວດ
🔍 ຄຸນສົມບັດຫຼັກ:
• ຫຼັກສູດທີ່ມີໂຄງສ້າງທີ່ມີການແບ່ງຕາມຫົວຂໍ້
• ລວມມີປຶ້ມຫຼັກສູດ, MCQs, ແລະແບບສອບຖາມສຳລັບການຮຽນຮູ້ທີ່ສົມບູນແບບ
• ຄຸນນະສົມບັດ Bookmark ສໍາລັບການນໍາທາງງ່າຍດາຍແລະການເຂົ້າເຖິງໄວ
• ຮອງຮັບການເບິ່ງແນວນອນ ແລະ ພູມສັນຖານເພື່ອຄວາມສາມາດໃຊ້ງານທີ່ດີຂຶ້ນ
• ເໝາະສຳລັບ BSc, MSc, ແລະການກະກຽມການສອບເສັງແຂ່ງຂັນ
• ການອອກແບບນ້ຳໜັກເບົາ ແລະ ນຳທາງໄດ້ງ່າຍ
ບໍ່ວ່າທ່ານຈະເປັນຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນຫຼືມີຈຸດປະສົງເພື່ອເສີມຂະຫຍາຍຄວາມຮູ້ ML ຂອງທ່ານ, app ນີ້ແມ່ນຄູ່ຮ່ວມງານທີ່ດີເລີດຂອງທ່ານສໍາລັບຄວາມສໍາເລັດທາງດ້ານວິຊາການແລະການເຮັດວຽກ.
📥 ດາວໂຫລດດຽວນີ້ແລະເລີ່ມຕົ້ນການເດີນທາງຂອງເຈົ້າໄປສູ່ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ!
ອັບເດດແລ້ວເມື່ອ
9 ສ.ຫ. 2025