Learn Machine Learning PRO
100+
ດາວໂຫຼດ
ທຸກຄົນ
info
ກ່ຽວກັບແອັບນີ້
ແອັບນີ້ໄດ້ຖືກກະກຽມໄວ້ ສຳ ລັບຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ຢາກຮຽນຮູ້ຮູບພາບທີ່ສົມບູນຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະປັນຍາປະດິດ. ບົດແນະ ນຳ ນີ້ຈະຊ່ວຍໃຫ້ຄວາມຕ້ອງການຮຽນຮູ້ຂອງທັງຜູ້ຮຽນແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ມີຄວາມສາມາດສູງ, ເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຂົາເຂົ້າໃຈແນວຄິດແລະການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດຂອງປັນຍາປະດິດແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.
ຫຼັກສູດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກນີ້ແມ່ນ ສຳ ລັບໃຜ:
ທ່ານໃດສົນໃຈກ່ຽວກັບ Machine Learning. ນັກຮຽນທີ່ມີຄວາມຮູ້ຢ່າງ ໜ້ອຍ ລະດັບມັດທະຍົມທາງດ້ານຄະນິດສາດແລະຜູ້ທີ່ຕ້ອງການເລີ່ມຕົ້ນຮຽນ Machine Machine.
ຜູ້ທີ່ມີລະດັບປານກາງໃດທີ່ຮູ້ພື້ນຖານຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ລວມທັງສູດການຄິດໄລ່ແບບຄລາສສິກເຊັ່ນການສືບຕໍ່ຕາມເສັ້ນຫຼືການສືບຕໍ່ logistic, ແຕ່ຜູ້ທີ່ຕ້ອງການຮຽນຮູ້ເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບມັນແລະຄົ້ນຫາທຸກໆຂົງເຂດທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງ Machine Learning.
ບຸກຄົນໃດທີ່ບໍ່ສະບາຍກັບການເຂົ້າລະຫັດແຕ່ຜູ້ທີ່ສົນໃຈກ່ຽວກັບ Machine Learning ແລະຕ້ອງການທີ່ຈະ ນຳ ໃຊ້ມັນໄດ້ງ່າຍໃນຊຸດຂໍ້ມູນ.
- ນັກຮຽນຄົນໃດໃນມະຫາວິທະຍາໄລທີ່ຕ້ອງການເລີ່ມຕົ້ນວິຊາຊີບໃນ Data Science.
- ນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນໃດທີ່ຕ້ອງການລະດັບໃນ Machine Learning.
- ບຸກຄົນໃດທີ່ບໍ່ພໍໃຈກັບ ໜ້າ ທີ່ການງານຂອງພວກເຂົາແລະຕ້ອງການກາຍເປັນນັກວິທະຍາສາດດ້ານຂໍ້ມູນ.
- ຄົນທີ່ຕ້ອງການສ້າງມູນຄ່າເພີ່ມເຂົ້າໃນທຸລະກິດຂອງເຂົາເຈົ້າໂດຍການ ນຳ ໃຊ້ເຄື່ອງມືການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງ.
ໃນແອັບນີ້ທ່ານຈະໄດ້ຮຽນຮູ້
- ເປັນຫຍັງເລືອກ Python ສຳ ລັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ
- ແຜນທີ່ເສັ້ນທາງການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ
- ຮຽນ Python 3 ສຳ ລັບ Machine Learning
- ຮຽນຮູ້ປັນຍາປະດິດ
- ແນະ ນຳ ກ່ຽວກັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ
- ຮຽນຮູ້ TensorFlow ສຳ ລັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ
- ຮຽນຮູ້ຄູ່ມື Pytorch
- ຄູ່ມືສົມບູນທຽມ
- ຮຽນຮູ້ການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງ
- ຮຽນຮູ້ຄູ່ມື ສຳ ເລັດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ
- ໂຄງການຮຽນແລະຕົວຢ່າງຂອງເຄື່ອງຈັກ
- Python 3 tutorials
ພວກເຮົາຈະຮຽນຮູ້ໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ
- ແນວຄິດ
- ການຮຽນຮູ້
-Supervised ການຮຽນຮູ້
- ການຮຽນຮູ້ທີ່ບໍ່ມີການຄວບຄຸມ
- ການວິເຄາະຂໍ້ມູນກ່ອນການປະມວນຜົນ, ການວິເຄາະແລະການເບິ່ງເຫັນ
- ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມແລະຂໍ້ມູນການທົດສອບ
- ການສະ ໝັກ
- ການຕົກຕໍ່າ
- ສູດການຄິດໄລ່
- ການຕັດສິນໃຈຕົ້ນໄມ້
- ເຄື່ອງສະ ໜັບ ສະ ໜູນ vector (SVM)
- ປ່າດົງດິບ
- ສູດການຫຼຸດຜ່ອນມິຕິ
- ການຊຸກຍູ້ລະບົບການຄິດໄລ່
ຄວາມສະຫຼາດປອມ
- ການແນະ ນຳ ກ່ຽວກັບປັນຍາທຽມ
- ລະບົບອັດສະລິຍະ
ຕົວແທນແລະສະພາບແວດລ້ອມ
- ສູດການຄົ້ນຫາແບບນິຍົມ
- ລະບົບຕາມເຫດຜົນ Fuzzy
- ການແປພາສາທາງ ທຳ ມະຊາດ
- ລະບົບຜູ້ຊ່ຽວຊານ
- ຫຸ່ນຍົນ
- ເຄືອຂ່າຍ Neural
ພ້ອມທັງຮຽນຮູ້ກ່ຽວກັບການຮຽນເລິກ, Neural Network ໂດຍລະອຽດ
ຫຼັກສູດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກນີ້ແມ່ນ ສຳ ລັບໃຜ:
ທ່ານໃດສົນໃຈກ່ຽວກັບ Machine Learning. ນັກຮຽນທີ່ມີຄວາມຮູ້ຢ່າງ ໜ້ອຍ ລະດັບມັດທະຍົມທາງດ້ານຄະນິດສາດແລະຜູ້ທີ່ຕ້ອງການເລີ່ມຕົ້ນຮຽນ Machine Machine.
ຜູ້ທີ່ມີລະດັບປານກາງໃດທີ່ຮູ້ພື້ນຖານຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ລວມທັງສູດການຄິດໄລ່ແບບຄລາສສິກເຊັ່ນການສືບຕໍ່ຕາມເສັ້ນຫຼືການສືບຕໍ່ logistic, ແຕ່ຜູ້ທີ່ຕ້ອງການຮຽນຮູ້ເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບມັນແລະຄົ້ນຫາທຸກໆຂົງເຂດທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງ Machine Learning.
ບຸກຄົນໃດທີ່ບໍ່ສະບາຍກັບການເຂົ້າລະຫັດແຕ່ຜູ້ທີ່ສົນໃຈກ່ຽວກັບ Machine Learning ແລະຕ້ອງການທີ່ຈະ ນຳ ໃຊ້ມັນໄດ້ງ່າຍໃນຊຸດຂໍ້ມູນ.
- ນັກຮຽນຄົນໃດໃນມະຫາວິທະຍາໄລທີ່ຕ້ອງການເລີ່ມຕົ້ນວິຊາຊີບໃນ Data Science.
- ນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນໃດທີ່ຕ້ອງການລະດັບໃນ Machine Learning.
- ບຸກຄົນໃດທີ່ບໍ່ພໍໃຈກັບ ໜ້າ ທີ່ການງານຂອງພວກເຂົາແລະຕ້ອງການກາຍເປັນນັກວິທະຍາສາດດ້ານຂໍ້ມູນ.
- ຄົນທີ່ຕ້ອງການສ້າງມູນຄ່າເພີ່ມເຂົ້າໃນທຸລະກິດຂອງເຂົາເຈົ້າໂດຍການ ນຳ ໃຊ້ເຄື່ອງມືການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງ.
ໃນແອັບນີ້ທ່ານຈະໄດ້ຮຽນຮູ້
- ເປັນຫຍັງເລືອກ Python ສຳ ລັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ
- ແຜນທີ່ເສັ້ນທາງການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ
- ຮຽນ Python 3 ສຳ ລັບ Machine Learning
- ຮຽນຮູ້ປັນຍາປະດິດ
- ແນະ ນຳ ກ່ຽວກັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ
- ຮຽນຮູ້ TensorFlow ສຳ ລັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ
- ຮຽນຮູ້ຄູ່ມື Pytorch
- ຄູ່ມືສົມບູນທຽມ
- ຮຽນຮູ້ການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງ
- ຮຽນຮູ້ຄູ່ມື ສຳ ເລັດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ
- ໂຄງການຮຽນແລະຕົວຢ່າງຂອງເຄື່ອງຈັກ
- Python 3 tutorials
ພວກເຮົາຈະຮຽນຮູ້ໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ
- ແນວຄິດ
- ການຮຽນຮູ້
-Supervised ການຮຽນຮູ້
- ການຮຽນຮູ້ທີ່ບໍ່ມີການຄວບຄຸມ
- ການວິເຄາະຂໍ້ມູນກ່ອນການປະມວນຜົນ, ການວິເຄາະແລະການເບິ່ງເຫັນ
- ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມແລະຂໍ້ມູນການທົດສອບ
- ການສະ ໝັກ
- ການຕົກຕໍ່າ
- ສູດການຄິດໄລ່
- ການຕັດສິນໃຈຕົ້ນໄມ້
- ເຄື່ອງສະ ໜັບ ສະ ໜູນ vector (SVM)
- ປ່າດົງດິບ
- ສູດການຫຼຸດຜ່ອນມິຕິ
- ການຊຸກຍູ້ລະບົບການຄິດໄລ່
ຄວາມສະຫຼາດປອມ
- ການແນະ ນຳ ກ່ຽວກັບປັນຍາທຽມ
- ລະບົບອັດສະລິຍະ
ຕົວແທນແລະສະພາບແວດລ້ອມ
- ສູດການຄົ້ນຫາແບບນິຍົມ
- ລະບົບຕາມເຫດຜົນ Fuzzy
- ການແປພາສາທາງ ທຳ ມະຊາດ
- ລະບົບຜູ້ຊ່ຽວຊານ
- ຫຸ່ນຍົນ
- ເຄືອຂ່າຍ Neural
ພ້ອມທັງຮຽນຮູ້ກ່ຽວກັບການຮຽນເລິກ, Neural Network ໂດຍລະອຽດ
ອັບເດດແລ້ວເມື່ອ
ຄວາມປອດໄພເລີ່ມດ້ວຍການເຂົ້າໃຈວ່ານັກພັດທະນາເກັບກຳ ແລະ ແບ່ງປັນຂໍ້ມູນຂອງທ່ານແນວໃດ. ວິທີປະຕິບັດກ່ຽວກັບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ ຄວາມປອດໄພຂອງຂໍ້ມູນອາດຈະແຕກຕ່າງກັນອີງຕາມການນຳໃຊ້, ພາກພື້ນ ແລະ ອາຍຸຂອງທ່ານ. ນັກພັດທະນາໃຫ້ຂໍ້ມູນນີ້ ແລະ ອາດຈະອັບເດດມັນເມື່ອເວລາຜ່ານໄປ.
ບໍ່ໄດ້ໄດ້ແບ່ງປັນຂໍ້ມູນກັບພາກສ່ວນທີສາມ
ສຶກສາເພີ່ມເຕີມ ກ່ຽວກັບວ່ານັກພັດທະນາປະກາດການແບ່ງປັນຂໍ້ມູນແນວໃດ
ແອັບນີ້ອາດຈະເກັບກຳປະເພດຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້
ID ອຸປະກອນ ຫຼື ID ອື່ນໆ
ລະບົບບໍ່ໄດ້ເຂົ້າລະຫັດຂໍ້ມູນ
ລຶບຂໍ້ມູນບໍ່ໄດ້
ມີຫຍັງໃໝ່
- New User Interface
- Added Quiz and more content
- Important Bug Fixes
- Added Quiz and more content
- Important Bug Fixes
