Learn Machine Learning & AI
star
514 ຄຳຕິຊົມ
ທຸກຄົນ
info
10 ພັນ+
ດາວໂຫຼດ
ທຸກຄົນ
ສຶກສາເພີ່ມເຕີມ
ກ່ຽວກັບແອັບນີ້
ຮຽນຮູ້ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ແລະ AI ເປັນຫຼັກສູດທີ່ມີໂຄງສ້າງທີ່ນຳພາທ່ານຈາກ "ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກແມ່ນຫຍັງ" ໄປສູ່ຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບອັລກໍຣິທຶມທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງປັນຍາປະດິດທີ່ທັນສະໄໝ, ໃນບົດຮຽນສັ້ນໆທີ່ທ່ານສາມາດອ່ານໄດ້ໃນໂທລະສັບຂອງທ່ານ.
ບໍ່ຕ້ອງການປະສົບການ AI ກ່ອນໜ້ານີ້. ຖ້າທ່ານສາມາດຮຽນຮູ້ພຶດຊະຄະນິດພື້ນຖານ ແລະ Python ໜ້ອຍໜຶ່ງ, ທ່ານສາມາດຮຽນຮູ້ຫຼັກສູດນີ້ໄດ້.
ສິ່ງທີ່ທ່ານຈະຮຽນຮູ້
ພື້ນຖານການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ
ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກແມ່ນຫຍັງ, ມັນແຕກຕ່າງຈາກການຂຽນໂປຣແກຣມແບບດັ້ງເດີມແນວໃດ, ຂະບວນການເຮັດວຽກການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ, ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ ແລະ ການທົດສອບ, ການ overfitting, underfitting, bias ແລະ variance, ແລະ ວິທີການປະເມີນຮູບແບບ.
ການຮຽນຮູ້ແບບຄວບຄຸມ
ການຖົດຖອຍເສັ້ນຊື່, ການຖົດຖອຍໂລຈິດສະຕິກ, ຕົ້ນໄມ້ຕັດສິນໃຈ, ປ່າແບບສຸ່ມ, ເຄື່ອງເວັກເຕີສະໜັບສະໜູນ, ເພື່ອນບ້ານທີ່ໃກ້ທີ່ສຸດ k ແລະ naive Bayes, ແຕ່ລະອັນມີສະຕິປັນຍາຢູ່ເບື້ອງຫຼັງມັນ ແລະ ບ່ອນທີ່ມັນຖືກນຳໃຊ້ແທ້ໆ.
ການຮຽນຮູ້ແບບບໍ່ມີການຄວບຄຸມ
K ໝາຍເຖິງການຈັດກຸ່ມ, ການຈັດກຸ່ມແບບລຳດັບຊັ້ນ, ການຫຼຸດຜ່ອນມິຕິ, ການວິເຄາະອົງປະກອບຫຼັກ ແລະ ການກວດຈັບຄວາມຜິດປົກກະຕິ.
ການຮຽນຮູ້ເລິກ ແລະ ເຄືອຂ່າຍປະສາດ
Perceptrons, ໜ້າທີ່ການກະຕຸ້ນ, ການແຜ່ລາມກັບຄືນ, ເຄືອຂ່າຍປະສາດແບບ convolutional ສຳລັບຮູບພາບ, ເຄືອຂ່າຍທີ່ເກີດຂຶ້ນຊ້ຳໆ ແລະ LSTMs ສຳລັບລຳດັບ, ແລະ ການແນະນຳກ່ຽວກັບ transformers.
ການຮຽນຮູ້ແບບເສີມແຮງ
ຕົວແທນ, ສະພາບແວດລ້ອມ, ລາງວັນ, ການຮຽນຮູ້ Q ແລະ ວິທີການອີງໃສ່ນະໂຍບາຍທີ່ອະທິບາຍໂດຍບໍ່ມີຄະນິດສາດໜັກ.
ການປະມວນຜົນພາສາທຳມະຊາດ
Tokenization, embeddings, ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ, ແລະ ວິທີການສ້າງແບບຈຳລອງພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ຢູ່ເທິງສຸດຂອງແນວຄວາມຄິດເຫຼົ່ານີ້.
ເຄື່ອງມື ແລະ ຫ້ອງສະໝຸດ
ບ່ອນທີ່ Python, TensorFlow, Keras, scikit learn, NumPy ແລະ Pandas ເຂົ້າກັບຂະບວນການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກຕົວຈິງ.
ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກປະຍຸກ
ວິທີການເຫຼົ່ານີ້ຖືກນໍາໃຊ້ໃນການດູແລສຸຂະພາບ, ການເງິນ, ລະບົບແນະນໍາ, ການກວດຈັບການສໍ້ໂກງ, ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ ແລະ ການຄາດຄະເນ.
ສ້າງຂຶ້ນສຳລັບການຮຽນຮູ້ທາງໂທລະສັບ
ບົດຮຽນສັ້ນໆ. ແຕ່ລະຫົວຂໍ້ແບ່ງອອກເປັນພາກສ່ວນທີ່ທ່ານສາມາດເຮັດສໍາເລັດໄດ້ພາຍໃນສອງສາມນາທີ, ດັ່ງນັ້ນທ່ານສາມາດມີຄວາມຄືບໜ້າໃນຊ່ອງຫວ່າງໃນມື້ຂອງທ່ານແທນທີ່ຈະລໍຖ້າຕອນແລງຟຣີ.
ພາສາທໍາມະດາກ່ອນ, ຄະນິດສາດທີສອງ. ທຸກໆອັລກໍຣິທຶມຈະຖືກອະທິບາຍເປັນຄຳສັບກ່ອນທີ່ສັນຍາລັກໃດໆຈະປາກົດຂຶ້ນ, ດັ່ງນັ້ນທ່ານຈຶ່ງເຂົ້າໃຈສິ່ງທີ່ມັນເຮັດກ່ອນທີ່ທ່ານຈະເຫັນວ່າມັນຖືກຂຽນແນວໃດ.
ຄົ້ນຫາທົ່ວຫຼັກສູດທັງໝົດ, ດັ່ງນັ້ນທ່ານສາມາດຊອກຫາຄຳສັບໄດ້ທັນທີທີ່ທ່ານຕີມັນໃນບົດຄວາມ ຫຼື ການບັນຍາຍ.
ບຸກມາກ ແລະ ສືບຕໍ່, ດັ່ງນັ້ນຫົວຂໍ້ຍາວຈະຢູ່ລອດຈາກການຖືກຂັດຂວາງ.
ອັບເດດຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງເມື່ອພາກສະໜາມເຄື່ອນຍ້າຍ.
ແອັບນີ້ແມ່ນສຳລັບໃຜ
ນັກສຶກສາທີ່ຮຽນຫຼັກສູດການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ, ປັນຍາປະດິດ ຫຼື ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຜູ້ທີ່ຕ້ອງການຄຳອະທິບາຍທີສອງເມື່ອການບັນຍາຍບໍ່ມາຮອດ.
ນັກພັດທະນາຊອບແວກຳລັງກ້າວໄປສູ່ວິສະວະກຳການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ຫຼື ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ.
ຜູ້ສະໝັກທີ່ກຳລັງກະກຽມສຳລັບການສຳພາດການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ແລະ ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ບ່ອນທີ່ຄຳຖາມສ່ວນໃຫຍ່ຍັງກ່ຽວກັບພື້ນຖານ.
ນັກວິເຄາະ ແລະ ຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ຕ້ອງການເຂົ້າໃຈວ່າລະບົບ AI ໃນອຸດສາຫະກຳຂອງເຂົາເຈົ້າກຳລັງເຮັດຫຍັງຢູ່.
ຜູ້ໃດທີ່ຢາກຮູ້ຢາກເຫັນກ່ຽວກັບວິທີການເຮັດວຽກຂອງປັນຍາປະດິດພາຍໃຕ້ຜະລິດຕະພັນທີ່ເຂົາເຈົ້າໃຊ້ທຸກໆມື້.
ເປັນຫຍັງຕ້ອງຮຽນຮູ້ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກດຽວນີ້
ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກໄດ້ຢຸດເປັນທັກສະພິເສດ ແລະ ກາຍເປັນສ່ວນໜຶ່ງຂອງພື້ນຖານສຳລັບວຽກງານດ້ານວິຊາການ. ການເຂົ້າໃຈວິທີການຝຶກອົບຮົມແບບຈຳລອງ, ເຫດຜົນທີ່ພວກມັນລົ້ມເຫຼວ, ແລະສິ່ງທີ່ພວກມັນສາມາດເຮັດໄດ້ ແລະ ບໍ່ສາມາດເຮັດໄດ້ໃນປັດຈຸບັນນີ້ ແມ່ນມີປະໂຫຍດໃນເກືອບທຸກບົດບາດດ້ານວິຊາການ - ແລະເພີ່ມຂຶ້ນເລື້ອຍໆໃນບົດບາດທີ່ບໍ່ແມ່ນດ້ານວິຊາການ.
ຫຼັກສູດນີ້ໃຫ້ຄວາມເຂົ້າໃຈແກ່ທ່ານໃນຮູບແບບທີ່ທ່ານຈະສຳເລັດແທ້ໆ: ບົດຮຽນສັ້ນໆ, ພາສາທີ່ຊັດເຈນ, ບໍ່ມີວິດີໂອທີ່ຈະໂຫຼດ, ບໍ່ຕ້ອງການບັນຊີ.
ເປີດບົດຮຽນທຳອິດຂອງທ່ານມື້ນີ້.
ມີຄຳຖາມ, ການແກ້ໄຂ ຫຼື ຫົວຂໍ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການເພີ່ມບໍ? ສົ່ງອີເມວຫາ mail@ehsanur.com - ພວກເຮົາອັບເດດແອັບໂດຍອີງໃສ່ສິ່ງທີ່ຜູ້ຮຽນຮ້ອງຂໍ.
ບໍ່ຕ້ອງການປະສົບການ AI ກ່ອນໜ້ານີ້. ຖ້າທ່ານສາມາດຮຽນຮູ້ພຶດຊະຄະນິດພື້ນຖານ ແລະ Python ໜ້ອຍໜຶ່ງ, ທ່ານສາມາດຮຽນຮູ້ຫຼັກສູດນີ້ໄດ້.
ສິ່ງທີ່ທ່ານຈະຮຽນຮູ້
ພື້ນຖານການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ
ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກແມ່ນຫຍັງ, ມັນແຕກຕ່າງຈາກການຂຽນໂປຣແກຣມແບບດັ້ງເດີມແນວໃດ, ຂະບວນການເຮັດວຽກການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ, ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ ແລະ ການທົດສອບ, ການ overfitting, underfitting, bias ແລະ variance, ແລະ ວິທີການປະເມີນຮູບແບບ.
ການຮຽນຮູ້ແບບຄວບຄຸມ
ການຖົດຖອຍເສັ້ນຊື່, ການຖົດຖອຍໂລຈິດສະຕິກ, ຕົ້ນໄມ້ຕັດສິນໃຈ, ປ່າແບບສຸ່ມ, ເຄື່ອງເວັກເຕີສະໜັບສະໜູນ, ເພື່ອນບ້ານທີ່ໃກ້ທີ່ສຸດ k ແລະ naive Bayes, ແຕ່ລະອັນມີສະຕິປັນຍາຢູ່ເບື້ອງຫຼັງມັນ ແລະ ບ່ອນທີ່ມັນຖືກນຳໃຊ້ແທ້ໆ.
ການຮຽນຮູ້ແບບບໍ່ມີການຄວບຄຸມ
K ໝາຍເຖິງການຈັດກຸ່ມ, ການຈັດກຸ່ມແບບລຳດັບຊັ້ນ, ການຫຼຸດຜ່ອນມິຕິ, ການວິເຄາະອົງປະກອບຫຼັກ ແລະ ການກວດຈັບຄວາມຜິດປົກກະຕິ.
ການຮຽນຮູ້ເລິກ ແລະ ເຄືອຂ່າຍປະສາດ
Perceptrons, ໜ້າທີ່ການກະຕຸ້ນ, ການແຜ່ລາມກັບຄືນ, ເຄືອຂ່າຍປະສາດແບບ convolutional ສຳລັບຮູບພາບ, ເຄືອຂ່າຍທີ່ເກີດຂຶ້ນຊ້ຳໆ ແລະ LSTMs ສຳລັບລຳດັບ, ແລະ ການແນະນຳກ່ຽວກັບ transformers.
ການຮຽນຮູ້ແບບເສີມແຮງ
ຕົວແທນ, ສະພາບແວດລ້ອມ, ລາງວັນ, ການຮຽນຮູ້ Q ແລະ ວິທີການອີງໃສ່ນະໂຍບາຍທີ່ອະທິບາຍໂດຍບໍ່ມີຄະນິດສາດໜັກ.
ການປະມວນຜົນພາສາທຳມະຊາດ
Tokenization, embeddings, ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ, ແລະ ວິທີການສ້າງແບບຈຳລອງພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ຢູ່ເທິງສຸດຂອງແນວຄວາມຄິດເຫຼົ່ານີ້.
ເຄື່ອງມື ແລະ ຫ້ອງສະໝຸດ
ບ່ອນທີ່ Python, TensorFlow, Keras, scikit learn, NumPy ແລະ Pandas ເຂົ້າກັບຂະບວນການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກຕົວຈິງ.
ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກປະຍຸກ
ວິທີການເຫຼົ່ານີ້ຖືກນໍາໃຊ້ໃນການດູແລສຸຂະພາບ, ການເງິນ, ລະບົບແນະນໍາ, ການກວດຈັບການສໍ້ໂກງ, ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ ແລະ ການຄາດຄະເນ.
ສ້າງຂຶ້ນສຳລັບການຮຽນຮູ້ທາງໂທລະສັບ
ບົດຮຽນສັ້ນໆ. ແຕ່ລະຫົວຂໍ້ແບ່ງອອກເປັນພາກສ່ວນທີ່ທ່ານສາມາດເຮັດສໍາເລັດໄດ້ພາຍໃນສອງສາມນາທີ, ດັ່ງນັ້ນທ່ານສາມາດມີຄວາມຄືບໜ້າໃນຊ່ອງຫວ່າງໃນມື້ຂອງທ່ານແທນທີ່ຈະລໍຖ້າຕອນແລງຟຣີ.
ພາສາທໍາມະດາກ່ອນ, ຄະນິດສາດທີສອງ. ທຸກໆອັລກໍຣິທຶມຈະຖືກອະທິບາຍເປັນຄຳສັບກ່ອນທີ່ສັນຍາລັກໃດໆຈະປາກົດຂຶ້ນ, ດັ່ງນັ້ນທ່ານຈຶ່ງເຂົ້າໃຈສິ່ງທີ່ມັນເຮັດກ່ອນທີ່ທ່ານຈະເຫັນວ່າມັນຖືກຂຽນແນວໃດ.
ຄົ້ນຫາທົ່ວຫຼັກສູດທັງໝົດ, ດັ່ງນັ້ນທ່ານສາມາດຊອກຫາຄຳສັບໄດ້ທັນທີທີ່ທ່ານຕີມັນໃນບົດຄວາມ ຫຼື ການບັນຍາຍ.
ບຸກມາກ ແລະ ສືບຕໍ່, ດັ່ງນັ້ນຫົວຂໍ້ຍາວຈະຢູ່ລອດຈາກການຖືກຂັດຂວາງ.
ອັບເດດຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງເມື່ອພາກສະໜາມເຄື່ອນຍ້າຍ.
ແອັບນີ້ແມ່ນສຳລັບໃຜ
ນັກສຶກສາທີ່ຮຽນຫຼັກສູດການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ, ປັນຍາປະດິດ ຫຼື ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຜູ້ທີ່ຕ້ອງການຄຳອະທິບາຍທີສອງເມື່ອການບັນຍາຍບໍ່ມາຮອດ.
ນັກພັດທະນາຊອບແວກຳລັງກ້າວໄປສູ່ວິສະວະກຳການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ຫຼື ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ.
ຜູ້ສະໝັກທີ່ກຳລັງກະກຽມສຳລັບການສຳພາດການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ແລະ ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ບ່ອນທີ່ຄຳຖາມສ່ວນໃຫຍ່ຍັງກ່ຽວກັບພື້ນຖານ.
ນັກວິເຄາະ ແລະ ຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ຕ້ອງການເຂົ້າໃຈວ່າລະບົບ AI ໃນອຸດສາຫະກຳຂອງເຂົາເຈົ້າກຳລັງເຮັດຫຍັງຢູ່.
ຜູ້ໃດທີ່ຢາກຮູ້ຢາກເຫັນກ່ຽວກັບວິທີການເຮັດວຽກຂອງປັນຍາປະດິດພາຍໃຕ້ຜະລິດຕະພັນທີ່ເຂົາເຈົ້າໃຊ້ທຸກໆມື້.
ເປັນຫຍັງຕ້ອງຮຽນຮູ້ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກດຽວນີ້
ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກໄດ້ຢຸດເປັນທັກສະພິເສດ ແລະ ກາຍເປັນສ່ວນໜຶ່ງຂອງພື້ນຖານສຳລັບວຽກງານດ້ານວິຊາການ. ການເຂົ້າໃຈວິທີການຝຶກອົບຮົມແບບຈຳລອງ, ເຫດຜົນທີ່ພວກມັນລົ້ມເຫຼວ, ແລະສິ່ງທີ່ພວກມັນສາມາດເຮັດໄດ້ ແລະ ບໍ່ສາມາດເຮັດໄດ້ໃນປັດຈຸບັນນີ້ ແມ່ນມີປະໂຫຍດໃນເກືອບທຸກບົດບາດດ້ານວິຊາການ - ແລະເພີ່ມຂຶ້ນເລື້ອຍໆໃນບົດບາດທີ່ບໍ່ແມ່ນດ້ານວິຊາການ.
ຫຼັກສູດນີ້ໃຫ້ຄວາມເຂົ້າໃຈແກ່ທ່ານໃນຮູບແບບທີ່ທ່ານຈະສຳເລັດແທ້ໆ: ບົດຮຽນສັ້ນໆ, ພາສາທີ່ຊັດເຈນ, ບໍ່ມີວິດີໂອທີ່ຈະໂຫຼດ, ບໍ່ຕ້ອງການບັນຊີ.
ເປີດບົດຮຽນທຳອິດຂອງທ່ານມື້ນີ້.
ມີຄຳຖາມ, ການແກ້ໄຂ ຫຼື ຫົວຂໍ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການເພີ່ມບໍ? ສົ່ງອີເມວຫາ mail@ehsanur.com - ພວກເຮົາອັບເດດແອັບໂດຍອີງໃສ່ສິ່ງທີ່ຜູ້ຮຽນຮ້ອງຂໍ.
ຫຼັກສູດການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ: AI, ການຮຽນຮູ້ເລິກ, ເຄືອຂ່າຍປະສາດ ແລະ ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ
ອັບເດດແລ້ວເມື່ອ
ຄວາມປອດໄພເລີ່ມດ້ວຍການເຂົ້າໃຈວ່ານັກພັດທະນາເກັບກຳ ແລະ ແບ່ງປັນຂໍ້ມູນຂອງທ່ານແນວໃດ. ວິທີປະຕິບັດກ່ຽວກັບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ ຄວາມປອດໄພຂອງຂໍ້ມູນອາດຈະແຕກຕ່າງກັນອີງຕາມການນຳໃຊ້, ພາກພື້ນ ແລະ ອາຍຸຂອງທ່ານ. ນັກພັດທະນາໃຫ້ຂໍ້ມູນນີ້ ແລະ ອາດຈະອັບເດດມັນເມື່ອເວລາຜ່ານໄປ.
- ບໍ່ໄດ້ໄດ້ແບ່ງປັນຂໍ້ມູນກັບພາກສ່ວນທີສາມສຶກສາເພີ່ມເຕີມ ກ່ຽວກັບວ່ານັກພັດທະນາປະກາດການແບ່ງປັນຂໍ້ມູນແນວໃດ
- ບໍ່ໄດ້ເກັບກຳຂໍ້ມູນສຶກສາເພີ່ມເຕີມ ກ່ຽວກັບວ່ານັກພັດທະນາປະກາດການເກັບກຳຂໍ້ມູນແນວໃດ
ການຈັດອັນດັບ ແລະ ຄຳຕິຊົມ
491 ຄຳຕິຊົມ
ທຸກຄົນ
ສຶກສາເພີ່ມເຕີມຝ່າຍຊ່ວຍເຫຼືອຂອງແອັບ
ກ່ຽວກັບນັກພັດທະນາແອັບ
Shekh Ehsanur Rahman
pit.service.co@gmail.com
House No. 58, baliyapukur, Siroil Mothpukur,
Ghoramara, Boalia, Rajshahi City Corporation
Rajshahi 6100
Bangladesh
