(UDEMY) Machine Learning A-Z: AI, Python & R + ChatGPT Prize [2025]
Giá gốc:
3.000.000
đ
Giảm giá:
89%
Giá bán:
349.000
đ
Mã Khóa Học:
U0002
Sở Hữu Khóa
Học :
Trọn Đời
Đơn hàng được xác nhận tự động. Nhận
khoá học qua Drive trong 30s khi
thanh
toán thành công!
Admin Support Zalo 24/7 Hà Thanh Hoài - 0888
999 857
-
Tác giả
-
(3256 Đã Mua)
Giới Thiệu Khóa Học
Nội Dung Chi Tiết Khóa Học
Trong khóa học này, bạn sẽ học được:
- Nắm vững kỹ thuật máy học bằng Python và R.
- Có trực giác xuất sắc về nhiều mô hình Học máy.
- Đưa ra dự đoán chính xác.
- Hãy đưa ra một phân tích sắc bén.
- Tạo ra các mô hình máy học mạnh mẽ.
- Tạo ra giá trị gia tăng đáng kể cho doanh nghiệp của bạn.
- Sử dụng máy học cho mục đích cá nhân.
- Đảm nhiệm các lĩnh vực chuyên môn như học tăng cường, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và học sâu.
- Nắm vững các kỹ thuật phức tạp như giảm chiều dữ liệu.
- Nắm rõ mô hình Học máy cần sử dụng cho từng loại bài toán.
- Xây dựng một đội quân gồm các mô hình Học máy tinh vi và hiểu cách sử dụng chúng để giải quyết mọi vấn đề.
Chi Tiết Khóa Học
Nội Dung Chi Tiết Chương Trình Khóa Học
- Xử lý sơ bộ dữ liệu trong Python
- Xử lý sơ bộ dữ liệu trong R
- Hồi quy tuyến tính đơn giản
- Hồi quy tuyến tính bội
- Hồi quy đa thức
- Hồi quy vectơ hỗ trợ (SVR)
- Hồi quy cây quyết định
- Hồi quy rừng ngẫu nhiên
- Đánh giá hiệu suất của các mô hình hồi quy
- Lựa chọn mô hình hồi quy trong Python
- Lựa chọn mô hình hồi quy trong R
- Hồi quy Logistic
- K-Hàng xóm gần nhất (K-NN)
- Máy hỗ trợ vectơ (SVM)
- SVM hạt nhân
- Naive Bayes
- Phân loại cây quyết định
- Phân loại rừng ngẫu nhiên
- Lựa chọn mô hình phân loại trong Python
- Đánh giá hiệu suất của các mô hình phân loại
- Phân cụm K-Means
- Phân cụm phân cấp
- Tiên nghiệm
- Eclat
- Giới hạn tin cậy trên (UCB)
- Thompson Sampler
- Mạng nơ-ron nhân tạo
- Mạng nơ-ron tích chập
- Phân tích thành phần chính (PCA)
- Phân tích phân biệt tuyến tính (LDA)
- PCA hạt nhân
- Lựa chọn mô hình
- XGBoost
- Phụ lục: Hồi quy Logistic (Giải thích chi tiết)
