Machine Learning - Python & R In Data Science for Android APK

ការពិពណ៌នា

វគ្គសិក្សាពេញលេញ udemy ដោយឥតគិតថ្លៃ។

អ្វីដែលអ្នកនឹងរៀន

Master Machine Learning នៅលើ Python & R

មានវិចារណញាណដ៏អស្ចារ្យនៃម៉ូដែល Machine Learning ជាច្រើន។

ធ្វើការព្យាករណ៍ត្រឹមត្រូវ។

ធ្វើការវិភាគដ៏មានឥទ្ធិពល

បង្កើតគំរូ Machine Learning ដ៏រឹងមាំ

បង្កើតតម្លៃបន្ថែមដ៏រឹងមាំដល់អាជីវកម្មរបស់អ្នក។

ប្រើ Machine Learning សម្រាប់គោលបំណងផ្ទាល់ខ្លួន

ដោះស្រាយប្រធានបទជាក់លាក់ដូចជា Reinforcement Learning, NLP និង Deep Learning

ដោះស្រាយបច្ចេកទេសកម្រិតខ្ពស់ដូចជាការកាត់បន្ថយវិមាត្រ

ដឹងថាតើម៉ូដែល Machine Learning មួយណាដែលត្រូវជ្រើសរើសសម្រាប់ប្រភេទបញ្ហានីមួយៗ

បង្កើតកងទ័ពនៃគំរូ Machine Learning ដែលមានអនុភាព និងដឹងពីរបៀបផ្សំពួកវាដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាណាមួយ។

ការពិពណ៌នា

ចាប់អារម្មណ៍លើវិស័យ Machine Learning ទេ? បន្ទាប់មកវគ្គសិក្សានេះគឺសម្រាប់អ្នក!

វគ្គសិក្សានេះត្រូវបានរចនាឡើងដោយអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យដែលមានជំនាញវិជ្ជាជីវៈពីរនាក់ ដូច្នេះយើងអាចចែករំលែកចំណេះដឹងរបស់យើង និងជួយអ្នកឱ្យរៀនទ្រឹស្តីស្មុគស្មាញ ក្បួនដោះស្រាយ និងបណ្ណាល័យសរសេរកូដតាមរបៀបសាមញ្ញ។

យើង​នឹង​នាំ​អ្នក​មួយ​ជំហាន​ទៅ​ក្នុង​ពិភព​នៃ​ការ​រៀន​ម៉ាស៊ីន។ ជាមួយនឹងរាល់ការបង្រៀន អ្នកនឹងអភិវឌ្ឍជំនាញថ្មី និងបង្កើនការយល់ដឹងរបស់អ្នកអំពីផ្នែករងដ៏លំបាក ប៉ុន្តែរកកម្រៃបាននៃវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។

វគ្គសិក្សានេះគឺមានភាពសប្បាយរីករាយ និងគួរឱ្យរំភើប ប៉ុន្តែក្នុងពេលជាមួយគ្នានេះ យើងបានចូលជ្រៅទៅក្នុង Machine Learning។ វាត្រូវបានរៀបចំតាមវិធីដូចខាងក្រោមៈ

ផ្នែកទី 1 - ដំណើរការទិន្នន័យជាមុន

ផ្នែកទី 2 - តំរែតំរង់៖ តំរែតំរង់លីនេអ៊ែរសាមញ្ញ, តំរែតំរង់លីនេអ៊ែរច្រើន, តំរែតំរង់ពហុធា, SVR, ការតំរែតំរង់ដើមឈើការសម្រេចចិត្ត, តំរែតំរង់ព្រៃចៃដន្យ

ផ្នែកទី 3 - ចំណាត់ថ្នាក់៖ តំរែតំរង់ផ្នែកដឹកជញ្ជូន, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, ការចាត់ថ្នាក់មែកធាងការសម្រេចចិត្ត, ចំណាត់ថ្នាក់ព្រៃឈើចៃដន្យ

ផ្នែកទី 4 - ការដាក់ចង្កោម: K-Means, ការតោងតាមឋានានុក្រម

ផ្នែកទី 5 - ការរៀនច្បាប់សមាគម៖ Apriori, Eclat

ផ្នែកទី 6 - ការពង្រឹងការរៀនសូត្រ៖ ការពង្រឹងទំនុកចិត្តខ្ពស់ គំរូ Thompson

ផ្នែកទី 7 - ដំណើរការភាសាធម្មជាតិ៖ គំរូនៃពាក្យ និងក្បួនដោះស្រាយសម្រាប់ NLP

ផ្នែកទី 8 - ការសិក្សាជ្រៅ: បណ្តាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិត, បណ្តាញសរសៃប្រសាទ Convolutional

ផ្នែកទី 9 - ការកាត់បន្ថយវិមាត្រ៖ PCA, LDA, Kernel PCA

ផ្នែកទី 10 - ការជ្រើសរើស និងជំរុញគំរូ៖ k-fold Cross Validation, Parameter Tuning, Grid Search, XGBoost

ជាងនេះទៅទៀត វគ្គបណ្តុះបណ្តាលនេះសំបូរទៅដោយលំហាត់ជាក់ស្តែង ដែលផ្អែកលើឧទាហរណ៍ជាក់ស្តែង។ ដូច្នេះមិនត្រឹមតែអ្នកនឹងរៀនទ្រឹស្ដីប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែអ្នកក៏នឹងទទួលបានការអនុវត្តផ្ទាល់ខ្លះៗក្នុងការកសាងគំរូផ្ទាល់ខ្លួនរបស់អ្នកផងដែរ។

ហើយជាប្រាក់រង្វាន់ វគ្គសិក្សានេះរួមបញ្ចូលទាំងគំរូកូដ Python និង R ដែលអ្នកអាចទាញយក និងប្រើប្រាស់លើគម្រោងផ្ទាល់ខ្លួនរបស់អ្នក។

តើវគ្គសិក្សានេះសម្រាប់អ្នកណា៖

អ្នកដែលចាប់អារម្មណ៍លើ Machine Learning។

សិស្ស​ដែល​មាន​ចំណេះ​ដឹង​យ៉ាង​ហោច​ណាស់​នៅ​វិទ្យាល័យ​ខាង​គណិត​វិទ្យា ហើយ​ដែល​ចង់​ចាប់​ផ្តើម​រៀន Machine Learning។

មនុស្សកម្រិតមធ្យមណាក៏ដោយដែលដឹងពីមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃការរៀនម៉ាស៊ីន រួមទាំងក្បួនដោះស្រាយបុរាណដូចជាការតំរែតំរង់លីនេអ៊ែរ ឬតំរែតំរង់តក្កវិជ្ជា ប៉ុន្តែអ្នកដែលចង់ស្វែងយល់បន្ថែមអំពីវា និងស្វែងយល់ពីវិស័យផ្សេងៗទាំងអស់នៃ Machine Learning។

អ្នកទាំងឡាយណាដែលមិនសូវស្រួលក្នុងការសរសេរកូដ ប៉ុន្តែមានចំណាប់អារម្មណ៍លើ Machine Learning ហើយចង់អនុវត្តវាយ៉ាងងាយស្រួលលើសំណុំទិន្នន័យ។

សិស្សានុសិស្សនៅមហាវិទ្យាល័យណាដែលចង់ចាប់ផ្តើមអាជីពផ្នែកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។

អ្នកវិភាគទិន្នន័យណាដែលចង់បង្កើនកម្រិតនៅក្នុង Machine Learning។

មនុស្សណាដែលមិនពេញចិត្តនឹងការងាររបស់ខ្លួន និងដែលចង់ក្លាយជាអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។

អ្នកទាំងឡាយណាដែលចង់បង្កើតតម្លៃបន្ថែមដល់អាជីវកម្មរបស់ពួកគេដោយប្រើឧបករណ៍រៀនម៉ាស៊ីនដ៏មានឥទ្ធិពល។