មាតិកា[លាក់][បង្ហាញ]
ដោយវិធីនេះ យើងទាំងអស់គ្នាដឹងពីរបៀបដែលបច្ចេកវិទ្យារៀនម៉ាស៊ីនបានរីកចម្រើនយ៉ាងឆាប់រហ័សក្នុងរយៈពេលប៉ុន្មានឆ្នាំចុងក្រោយនេះ។ ការរៀនម៉ាស៊ីនគឺជាវិន័យដែលបានទាក់ទាញចំណាប់អារម្មណ៍របស់សាជីវកម្ម ការសិក្សា និងវិស័យជាច្រើន។
អាស្រ័យហេតុនេះ ខ្ញុំនឹងពិភាក្សាអំពីសៀវភៅដ៏អស្ចារ្យបំផុតមួយចំនួនស្តីពីការរៀនម៉ាស៊ីន ដែលវិស្វករ ឬអ្នកថ្មីថ្មោងគួរអាននៅថ្ងៃនេះ។ អ្នកទាំងអស់គ្នាច្បាស់ជាយល់ស្របថា ការអានសៀវភៅមិនដូចការប្រើបញ្ញានោះទេ។
ការអានសៀវភៅជួយឱ្យចិត្តយើងរកឃើញអ្វីដែលថ្មីជាច្រើន។ ការអានគឺជាការរៀន។ ស្លាកអ្នករៀនដោយខ្លួនឯងគឺជាការសប្បាយជាច្រើនដើម្បីមាន។ សៀវភៅសិក្សាដ៏អស្ចារ្យបំផុតដែលមាននៅក្នុងវិស័យនេះនឹងត្រូវបានបន្លិចនៅក្នុងអត្ថបទនេះ។
សៀវភៅសិក្សាខាងក្រោមផ្តល់នូវការណែនាំសាកល្បង និងពិតចំពោះវិស័យធំជាងនៃ AI ហើយជារឿយៗត្រូវបានប្រើប្រាស់ក្នុងវគ្គសិក្សានៅសាកលវិទ្យាល័យ ហើយត្រូវបានណែនាំដោយអ្នកសិក្សា និងវិស្វករដូចគ្នា។
ទោះបីជាអ្នកមានតោនក៏ដោយ។ ការរៀនម៉ាស៊ីន បទពិសោធន៍ ការរើសសៀវភៅមួយក្នុងចំនោមសៀវភៅសិក្សាទាំងនេះអាចជាវិធីដ៏អស្ចារ្យមួយដើម្បីជក់។ យ៉ាងណាមិញ ការរៀនសូត្រគឺជាដំណើរការបន្ត។
1. ការរៀនម៉ាស៊ីនសម្រាប់អ្នកចាប់ផ្តើមដំបូងដាច់ខាត
អ្នកចង់រៀន machine learning ប៉ុន្តែមិនចេះធ្វើវាទេ។ មានទ្រឹស្តី និងស្ថិតិសំខាន់ៗមួយចំនួនដែលអ្នកគួរតែយល់ មុនពេលចាប់ផ្តើមដំណើរកម្សាន្តដ៏វិសេសរបស់អ្នកចូលទៅក្នុងការរៀនម៉ាស៊ីន។ ហើយសៀវភៅនេះបំពេញតម្រូវការ!
វាផ្តល់ជូនអ្នកថ្មីថ្មោងពេញលេញជាមួយនឹងកម្រិតខ្ពស់ ដែលអាចអនុវត្តបាន។ ការណែនាំអំពីការរៀនម៉ាស៊ីន. សៀវភៅ Machine Learning for Absolute Beginners គឺជាជម្រើសដ៏ល្អបំផុតមួយសម្រាប់អ្នកដែលកំពុងស្វែងរកការពន្យល់ដ៏សាមញ្ញបំផុតនៃការរៀនម៉ាស៊ីន និងគំនិតដែលពាក់ព័ន្ធ។
ក្បួនដោះស្រាយ ml ជាច្រើនរបស់សៀវភៅត្រូវបានអមដោយការពន្យល់សង្ខេប និងឧទាហរណ៍ក្រាហ្វិក ដើម្បីជួយអ្នកអានយល់គ្រប់យ៉ាងដែលត្រូវបានពិភាក្សា។
ប្រធានបទដែលមាននៅក្នុងសៀវភៅ
- មូលដ្ឋានគ្រឹះនៃ បណ្តាញសរសៃប្រសាទ
- ការវិភាគតំរែតំរង់
- វិស្វកម្មលក្ខណៈពិសេស
- ចង្កោម
- សុពលភាពឆ្លង
- បច្ចេកទេសកោសទិន្នន័យ
- ដើមឈើសេចក្តីសំរេចចិត្ត
- ការបង្កើតគំរូ
2. ការរៀនម៉ាស៊ីនសម្រាប់អត់ចេះសោះ
ការរៀនម៉ាស៊ីនអាចជាគំនិតច្របូកច្របល់សម្រាប់អ្នកធម្មតា។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ វាមានតម្លៃមិនអាចកាត់ថ្លៃបានសម្រាប់ពួកយើងដែលមានចំណេះដឹង។
បើគ្មាន ML វាពិបាកក្នុងការគ្រប់គ្រងបញ្ហាដូចជា លទ្ធផលស្វែងរកតាមអ៊ីនធឺណិត ការផ្សាយពាណិជ្ជកម្មតាមពេលវេលាជាក់ស្តែងនៅលើគេហទំព័រ ស្វ័យប្រវត្តិកម្ម ឬសូម្បីតែតម្រងសារឥតបានការ (បាទ!)។
ជាលទ្ធផល សៀវភៅនេះផ្តល់ជូនអ្នកនូវការណែនាំដោយត្រង់ៗ ដែលនឹងជួយអ្នកស្វែងយល់បន្ថែមអំពីអាណាចក្រដ៏អាថ៌កំបាំងនៃការរៀនម៉ាស៊ីន។ ដោយមានជំនួយពី Machine Learning For Dummies អ្នកនឹងរៀនពីរបៀប "និយាយ" ភាសាដូចជា Python និង R ដែលនឹងអាចឱ្យអ្នកហ្វឹកហាត់កុំព្យូទ័រឱ្យធ្វើការសម្គាល់គំរូ និងការវិភាគទិន្នន័យ។
លើសពីនេះទៀត អ្នកនឹងរៀនពីរបៀបប្រើ Anaconda និង R Studio របស់ Python ដើម្បីអភិវឌ្ឍនៅក្នុង R.
ប្រធានបទដែលមាននៅក្នុងសៀវភៅ
- ការរៀបចំទិន្នន័យ
- វិធីសាស្រ្តសម្រាប់ការរៀនម៉ាស៊ីន
- វដ្តនៃការរៀនម៉ាស៊ីន
- ការសិក្សាដែលស្ថិតក្រោមការត្រួតពិនិត្យ និងគ្មានការត្រួតពិនិត្យ
- ប្រព័ន្ធរៀនម៉ាស៊ីនបណ្តុះបណ្តាល
- វិធីសាស្រ្តរៀនម៉ាស៊ីនចងភ្ជាប់ទៅនឹងលទ្ធផល
3. សៀវភៅសិក្សាម៉ាស៊ីនរាប់រយទំព័រ
តើវាអាចទៅរួចទេក្នុងការគ្របដណ្តប់គ្រប់ទិដ្ឋភាពទាំងអស់នៃការរៀនម៉ាស៊ីននៅក្រោម 100 ទំព័រ? Andriy Burkov's The Hundred-Page Machine Learning Book គឺជាការប៉ុនប៉ងធ្វើដូចគ្នា។
សៀវភៅសិក្សាម៉ាស៊ីនត្រូវបានសរសេរយ៉ាងល្អ និងគាំទ្រដោយអ្នកដឹកនាំការគិតដ៏ល្បីល្បាញរួមមាន Sujeet Varakhedi ប្រធានផ្នែកវិស្វកម្មនៅ eBay និង Peter Norvig នាយកស្រាវជ្រាវនៅ Google ។
វាជាសៀវភៅដ៏អស្ចារ្យបំផុតសម្រាប់អ្នកចាប់ផ្តើមដំបូងក្នុងការរៀនម៉ាស៊ីន។ បន្ទាប់ពីអានសៀវភៅនេះឱ្យបានហ្មត់ចត់ អ្នកនឹងអាចបង្កើត និងយល់អំពីប្រព័ន្ធ AI ដ៏ទំនើប ជោគជ័យក្នុងកិច្ចសម្ភាសន៍រៀនម៉ាស៊ីន និងថែមទាំងបើកដំណើរការក្រុមហ៊ុនដែលមានមូលដ្ឋានលើ ML ផ្ទាល់ខ្លួនរបស់អ្នកទៀតផង។
ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ សៀវភៅនេះមិនមានបំណងសម្រាប់អ្នកចាប់ផ្តើមដំបូងពេញលេញក្នុងការរៀនម៉ាស៊ីននោះទេ។ រកមើលកន្លែងណាមួយ ប្រសិនបើអ្នកកំពុងស្វែងរកអ្វីដែលសំខាន់ជាងនេះ។
ប្រធានបទដែលមាននៅក្នុងសៀវភៅ
- កាយវិភាគសាស្ត្ររបស់អេ ក្បួនដោះស្រាយការរៀន
- ការសិក្សាដែលមានការត្រួតពិនិត្យ និងការសិក្សាដែលមិនមានការត្រួតពិនិត្យ
- ការរៀនសូត្រពង្រឹង
- ក្បួនដោះស្រាយជាមូលដ្ឋាននៃការរៀនម៉ាស៊ីន
- ទិដ្ឋភាពទូទៅនៃបណ្តាញសរសៃប្រសាទ និងការរៀនស៊ីជម្រៅ
4. ស្វែងយល់ពីការរៀនម៉ាស៊ីន
ការណែនាំជាប្រព័ន្ធចំពោះការរៀនម៉ាស៊ីនត្រូវបានផ្តល់ជូននៅក្នុងសៀវភៅ ការយល់ដឹងអំពីម៉ាស៊ីនរៀន។ សៀវភៅនេះពន្យល់យ៉ាងស៊ីជម្រៅទៅលើគំនិតជាមូលដ្ឋាន គំរូគណនា និងប្រភពគណិតវិទ្យានៃការរៀនម៉ាស៊ីន។
ជួរយ៉ាងទូលំទូលាយនៃមុខវិជ្ជារៀនម៉ាស៊ីនត្រូវបានបង្ហាញក្នុងលក្ខណៈសាមញ្ញដោយការរៀនម៉ាស៊ីន។ មូលដ្ឋានគ្រឹះទ្រឹស្ដីនៃការរៀនម៉ាស៊ីនត្រូវបានពិពណ៌នានៅក្នុងសៀវភៅនេះ រួមជាមួយនឹងរូបមន្តគណិតវិទ្យាដែលប្រែក្លាយមូលដ្ឋានគ្រឹះទាំងនេះទៅជាក្បួនដោះស្រាយដ៏មានប្រយោជន៍។
សៀវភៅនេះបង្ហាញពីមូលដ្ឋានគ្រឹះ មុននឹងគ្របដណ្តប់លើមុខវិជ្ជាសំខាន់ៗជាច្រើន ដែលមិនត្រូវបានគ្របដណ្តប់ដោយសៀវភៅសិក្សាពីមុន។
រួមបញ្ចូលនៅក្នុងនេះគឺជាការពិភាក្សាអំពីគោលគំនិតនៃភាពប៉ោង និងស្ថិរភាព និងភាពស្មុគស្មាញនៃការគណនានៃការរៀន ក៏ដូចជាគំរូក្បួនដោះស្រាយសំខាន់ៗដូចជា stochastic ជម្រាលជម្រាលបណ្តាញសរសៃប្រសាទ និងការរៀនលទ្ធផលដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធ ក៏ដូចជាគំនិតទ្រឹស្តីដែលទើបនឹងចេញថ្មីៗ ដូចជាវិធីសាស្រ្ត PAC-Bayes និងព្រំដែនផ្អែកលើការបង្ហាប់។ រចនាឡើងសម្រាប់ថ្នាក់ដំបូង ឬថ្នាក់បរិញ្ញាបត្រជាន់ខ្ពស់។
ប្រធានបទដែលមាននៅក្នុងសៀវភៅ
- ភាពស្មុគស្មាញនៃការគណនានៃការរៀនម៉ាស៊ីន
- ក្បួនដោះស្រាយអិល
- បណ្តាញសរសៃប្រសាទ
- វិធីសាស្រ្ត PAC-Bayes
- ដើមកំណើត Stochastic
- ការរៀនលទ្ធផលតាមរចនាសម្ព័ន្ធ
5. ការណែនាំអំពីការរៀនម៉ាស៊ីនជាមួយ Python
តើអ្នកជាអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ Python-savvy ដែលចង់សិក្សា machine learning មែនទេ? សៀវភៅដ៏ល្អបំផុតដើម្បីចាប់ផ្តើមដំណើរផ្សងព្រេងរៀនម៉ាស៊ីនរបស់អ្នកជាមួយគឺ ការណែនាំអំពីការរៀនម៉ាស៊ីនជាមួយ Python: ការណែនាំសម្រាប់អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។
ដោយមានជំនួយពីសៀវភៅ Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists អ្នកនឹងរកឃើញភាពខុសគ្នានៃបច្ចេកទេសមានប្រយោជន៍សម្រាប់បង្កើតកម្មវិធីសិក្សាតាមម៉ាស៊ីនផ្ទាល់ខ្លួន។
អ្នកនឹងគ្របដណ្តប់រាល់ជំហានសំខាន់ៗដែលពាក់ព័ន្ធនឹងការប្រើប្រាស់ Python និងកញ្ចប់ Scikit-Learn ដើម្បីបង្កើតកម្មវិធីរៀនម៉ាស៊ីនដែលអាចទុកចិត្តបាន។
ការទទួលបានការយល់ដឹងដ៏រឹងមាំនៃបណ្ណាល័យ matplotlib និង NumPy នឹងធ្វើឱ្យការរៀនកាន់តែងាយស្រួល។
ប្រធានបទដែលមាននៅក្នុងសៀវភៅ
- បច្ចេកទេសទំនើបសម្រាប់ការកែប្រែប៉ារ៉ាម៉ែត្រ និងការវាយតម្លៃគំរូ
- កម្មវិធី និងគំនិតរៀនម៉ាស៊ីនជាមូលដ្ឋាន
- បច្ចេកទេសរៀនដោយស្វ័យប្រវត្តិ
- បច្ចេកទេសសម្រាប់រៀបចំទិន្នន័យអត្ថបទ
- ខ្សែសង្វាក់គំរូ និងបំពង់បំប្លែងលំហូរការងារ
- តំណាងទិន្នន័យបន្ទាប់ពីដំណើរការ
6. Hands-on Machine Learning with Sci-kit learn, Keras & Tensorflow
ក្នុងចំណោមការបោះពុម្ភផ្សាយយ៉ាងហ្មត់ចត់បំផុតអំពីវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ និងការរៀនម៉ាស៊ីន វាពោរពេញទៅដោយចំណេះដឹង។ វាត្រូវបានណែនាំថា អ្នកជំនាញ និងថ្មីថ្មោងដូចគ្នាសិក្សាបន្ថែមអំពីប្រធានបទនេះ។
ទោះបីជាសៀវភៅនេះមានទ្រឹស្តីតិចតួចក៏ដោយ វាត្រូវបានគាំទ្រដោយឧទាហរណ៍ដ៏រឹងមាំ ដែលផ្តល់ឱ្យវានូវកន្លែងមួយនៅក្នុងបញ្ជី។
សៀវភៅនេះរួមបញ្ចូលទាំងប្រធានបទជាច្រើន រួមទាំង scikit-learn សម្រាប់គម្រោងរៀនម៉ាស៊ីន និង TensorFlow សម្រាប់ការបង្កើត និងបណ្តុះបណ្តាលបណ្តាញសរសៃប្រសាទ។
បន្ទាប់ពីការអានសៀវភៅនេះ យើងគិតថាអ្នកនឹងមានភាពប្រសើរឡើងក្នុងការស្វែងយល់បន្ថែម ការរៀនសូត្រជ្រៅ និងដោះស្រាយបញ្ហាជាក់ស្តែង។
ប្រធានបទដែលមាននៅក្នុងសៀវភៅ
- ពិនិត្យមើលទិដ្ឋភាពនៃការរៀនម៉ាស៊ីន ជាពិសេសបណ្តាញសរសៃប្រសាទ
- តាមដានគម្រោងសិក្សាម៉ាស៊ីនគំរូពីដើមដល់ចប់ដោយប្រើ Scikit-Learn ។
- ពិនិត្យមើលគំរូបណ្ដុះបណ្ដាលជាច្រើន ដូចជាបច្ចេកទេសប្រមូលផ្តុំ ព្រៃចៃដន្យ ដើមឈើការសម្រេចចិត្ត និងម៉ាស៊ីនវ៉ិចទ័រ។
- បង្កើត និងបណ្តុះបណ្តាលបណ្តាញសរសៃប្រសាទដោយប្រើប្រាស់បណ្ណាល័យ TensorFlow ។
- ពិចារណាលើបណ្តាញ convolutional សំណាញ់ដែលកើតឡើងដដែលៗ និងការរៀនពង្រឹងជ្រៅ ខណៈពេលកំពុងរុករក សំណាញ់សរសៃប្រសាទ ការរចនាម៉ូដ។
- រៀនពីរបៀបធ្វើមាត្រដ្ឋាន និងបណ្តុះបណ្តាលបណ្តាញសរសៃប្រសាទជ្រៅ។
7. ការរៀនម៉ាស៊ីនសម្រាប់ពួក Hacker
សម្រាប់អ្នកសរសេរកម្មវិធីតាមរដូវកាលដែលចាប់អារម្មណ៍លើការវិភាគទិន្នន័យ សៀវភៅ Machine Learning for Hackers ត្រូវបានសរសេរ។ ពួក Hacker គឺជាគណិតវិទូដែលមានជំនាញក្នុងបរិបទនេះ។
សម្រាប់អ្នកដែលមានការយល់ដឹងច្បាស់អំពី R សៀវភៅនេះគឺជាជម្រើសដ៏ល្អមួយ ពីព្រោះភាគច្រើននៃវាត្រូវបានផ្តោតលើការវិភាគទិន្នន័យនៅក្នុង R ។ បន្ថែមពីលើនេះនៅក្នុងសៀវភៅគឺរបៀបរៀបចំទិន្នន័យដោយប្រើ R កម្រិតខ្ពស់។
ការដាក់បញ្ចូលរឿងករណីពាក់ព័ន្ធសង្កត់ធ្ងន់លើតម្លៃនៃការប្រើក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីនអាចជាសៀវភៅ Machine Learning for Hackers ចំណុចលក់ដ៏សំខាន់បំផុត។
សៀវភៅនេះផ្តល់នូវឧទាហរណ៍ជាក់ស្តែងជាច្រើន ដើម្បីធ្វើឱ្យការរៀនម៉ាស៊ីនរៀនកាន់តែងាយស្រួល និងលឿនជាងការចូលទៅក្នុងទ្រឹស្តីគណិតវិទ្យារបស់វាឱ្យកាន់តែស៊ីជម្រៅ។
ប្រធានបទដែលមាននៅក្នុងសៀវភៅ
- បង្កើតអ្នកចាត់ថ្នាក់ Bayesian ដ៏ឆោតល្ងង់ ដែលវិភាគយ៉ាងសាមញ្ញនូវខ្លឹមសារនៃអ៊ីមែល ដើម្បីកំណត់ថាតើវាជាសារឥតបានការ។
- ការទស្សន៍ទាយចំនួននៃការមើលទំព័រសម្រាប់គេហទំព័រកំពូល 1,000 ដោយប្រើតំរែតំរង់លីនេអ៊ែរ
- ស៊ើបអង្កេតវិធីសាស្ត្របង្កើនប្រសិទ្ធភាពដោយព្យាយាមបំបែកអក្សរសម្ងាត់ដែលមានអក្សរសម្ងាត់។
8. ការរៀនម៉ាស៊ីន Python ជាមួយឧទាហរណ៍
សៀវភៅនេះដែលជួយអ្នកឱ្យយល់ និងបង្កើតវិធីសាស្រ្តផ្សេងៗនៃ Machine Learning, Deep Learning និង Data Analysis ទំនងជាសៀវភៅតែមួយគត់ដែលផ្តោតលើ Python ជាភាសាសរសេរកម្មវិធី។
វាគ្របដណ្តប់បណ្ណាល័យដ៏មានអានុភាពជាច្រើនសម្រាប់អនុវត្តក្បួនដោះស្រាយ Machine Learning ផ្សេងៗគ្នា ដូចជា Scikit-Learn ជាដើម។ បន្ទាប់មកម៉ូឌុល Tensor Flow ត្រូវបានប្រើដើម្បីបង្រៀនអ្នកអំពីការរៀនសូត្រជ្រៅ។
ជាចុងក្រោយ វាបង្ហាញពីឱកាសវិភាគទិន្នន័យជាច្រើន ដែលអាចសម្រេចបានដោយប្រើម៉ាស៊ីន និងការរៀនស៊ីជម្រៅ។
វាក៏បង្រៀនអ្នកពីបច្ចេកទេសជាច្រើនដែលអាចប្រើដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពនៃគំរូដែលអ្នកបង្កើត។
ប្រធានបទដែលមាននៅក្នុងសៀវភៅ
- ការរៀន Python និង Machine Learning: ការណែនាំសម្រាប់អ្នកចាប់ផ្តើមដំបូង
- ការពិនិត្យមើលសំណុំទិន្នន័យ 2 ក្រុមព័ត៌មាន និងការរកឃើញអ៊ីមែលឥតបានការ Naive Bayes
- ដោយប្រើ SVMs ចាត់ថ្នាក់ប្រធានបទនៃរឿងព័ត៌មាន ការទស្សន៍ទាយដោយការចុចដោយប្រើក្បួនដោះស្រាយដោយផ្អែកលើដើមឈើ
- ការទស្សន៍ទាយអត្រាចុចឆ្លងកាត់ដោយប្រើតំរែតំរង់នៃភស្តុភារ
- ការប្រើប្រាស់ក្បួនដោះស្រាយតំរែតំរង់ដើម្បីព្យាករណ៍ស្តង់ដារខ្ពស់បំផុតនៃតម្លៃភាគហ៊ុន
9. ការរៀនម៉ាស៊ីនពស់ថ្លាន់
សៀវភៅ Python Machine Learning ពន្យល់ពីមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃការរៀនម៉ាស៊ីន ក៏ដូចជាសារៈសំខាន់របស់វានៅក្នុងដែនឌីជីថល។ វាជាសៀវភៅរៀនម៉ាស៊ីនសម្រាប់អ្នកចាប់ផ្តើមដំបូង។
បន្ថែមពីនេះទៀត សៀវភៅនេះមានផ្នែករង និងកម្មវិធីជាច្រើនរបស់ machine learning។ គោលការណ៍នៃការសរសេរកម្មវិធី Python និងរបៀបចាប់ផ្តើមជាមួយភាសាសរសេរកម្មវិធីឥតគិតថ្លៃ និងប្រភពបើកចំហក៏មាននៅក្នុងសៀវភៅ Python Machine Learning ផងដែរ។
បន្ទាប់ពីបញ្ចប់សៀវភៅសិក្សាម៉ាស៊ីន អ្នកនឹងអាចបង្កើតការងាររៀនម៉ាស៊ីនមួយចំនួនប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពដោយប្រើការសរសេរកូដ Python ។
ប្រធានបទដែលមាននៅក្នុងសៀវភៅ
- មូលដ្ឋានគ្រឹះបញ្ញាសិប្បនិម្មិត
- ដើមឈើការសម្រេចចិត្ត
- តំរែតំរង់ឡូជីខល
- បណ្តាញសរសៃប្រសាទស៊ីជម្រៅ
- មូលដ្ឋានគ្រឹះភាសាសរសេរកម្មវិធី Python
10. ការរៀនម៉ាស៊ីន៖ ទស្សនវិស័យប្រូបាប
ការរៀនម៉ាស៊ីន៖ ទស្សនវិស័យ Probabilistic គឺជាសៀវភៅសិក្សាម៉ាស៊ីនបែបកំប្លែង ដែលបង្ហាញពីក្រាហ្វិកពណ៌ដ៏គួរឱ្យសោកស្ដាយ និងឧទាហរណ៍ជាក់ស្តែងក្នុងពិភពលោកពីមុខវិជ្ជាដូចជា ជីវវិទ្យា ចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រ មនុស្សយន្ត និងដំណើរការអត្ថបទ។
វាពោរពេញដោយសុភាសិតធម្មតា និង pseudocode សម្រាប់ក្បួនដោះស្រាយសំខាន់ៗ។ ការរៀនម៉ាស៊ីន៖ ទស្សនវិស័យប្រូបាប៊ីលីស ផ្ទុយពីការបោះពុម្ពការរៀនម៉ាស៊ីនផ្សេងទៀត ដែលត្រូវបានបង្ហាញក្នុងរចនាប័ទ្មនៃសៀវភៅធ្វើម្ហូប និងពណ៌នាអំពីវិធីសាស្រ្តផ្សេងៗ ដែលផ្តោតលើវិធីសាស្រ្តផ្អែកលើគំរូជាគោលការណ៍។
វាបញ្ជាក់ម៉ូដែល ml ដោយប្រើតំណាងក្រាហ្វិកក្នុងលក្ខណៈច្បាស់លាស់ និងអាចយល់បាន។ ដោយផ្អែកលើវិធីសាស្រ្តបង្រួបបង្រួម និងប្រូបាប៊ីលីតេ សៀវភៅសិក្សានេះផ្តល់នូវការណែនាំពេញលេញ និងដោយខ្លួនឯងចំពោះផ្នែកនៃការរៀនម៉ាស៊ីន។
ខ្លឹមសារមានទាំងទូលំទូលាយ និងជ្រៅ រួមទាំងសម្ភារៈមូលដ្ឋានមូលដ្ឋានលើប្រធានបទដូចជា ប្រូបាប៊ីលីតេ ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាព និងពិជគណិតលីនេអ៊ែរ ក៏ដូចជាការពិភាក្សាអំពីវឌ្ឍនភាពសហសម័យនៅក្នុងតំបន់ដូចជា វាលចៃដន្យតាមលក្ខខណ្ឌ ភាពទៀងទាត់ L1 និងការរៀនសូត្រស៊ីជម្រៅ។
សៀវភៅនេះត្រូវបានសរសេរជាភាសាសាមញ្ញ ងាយយល់ ដោយមានលេខកូដក្លែងក្លាយសម្រាប់ក្បួនដោះស្រាយសំខាន់ៗសំខាន់ៗ។
ប្រធានបទដែលមាននៅក្នុងសៀវភៅ
- ប្រហែល
- ការរៀនសូត្រជ្រៅ
- L1 ធម្មតា
- បង្កើនប្រសិទ្ធិភាព
- ដំណើរការអត្ថបទ
- កម្មវិធី Computer Vision
- កម្មវិធីមនុស្សយន្ត
11. ធាតុផ្សំនៃការសិក្សាស្ថិតិ
សម្រាប់ក្របខ័ណ្ឌគោលគំនិតរបស់វា និងមុខវិជ្ជាជាច្រើនប្រភេទ សៀវភៅសិក្សាម៉ាស៊ីននេះតែងតែត្រូវបានទទួលស្គាល់នៅក្នុងវិស័យនេះ។
សៀវភៅនេះអាចត្រូវបានប្រើជាឯកសារយោងសម្រាប់អ្នកដែលត្រូវការអានលើប្រធានបទដូចជា បណ្តាញសរសៃប្រសាទ និងបច្ចេកទេសសាកល្បង ក៏ដូចជាការណែនាំដ៏សាមញ្ញមួយចំពោះការរៀនម៉ាស៊ីន។
សៀវភៅនេះជំរុញអ្នកអានយ៉ាងខ្លាំងក្លាឱ្យធ្វើការពិសោធន៍ និងការស៊ើបអង្កេតផ្ទាល់ខ្លួនរបស់ពួកគេនៅគ្រប់វេន ដែលធ្វើឱ្យវាមានតម្លៃសម្រាប់ការបណ្តុះសមត្ថភាព និងការចង់ដឹងចង់ឃើញដែលត្រូវការដើម្បីធ្វើឱ្យមានភាពជឿនលឿនពាក់ព័ន្ធនៅក្នុងសមត្ថភាព ឬការងាររបស់ម៉ាស៊ីន។
វាគឺជាឧបករណ៍ដ៏សំខាន់មួយសម្រាប់អ្នកស្ថិតិ និងអ្នកដែលចាប់អារម្មណ៍លើការជីកយករ៉ែទិន្នន័យនៅក្នុងអាជីវកម្ម ឬវិទ្យាសាស្ត្រ។ ត្រូវប្រាកដថាអ្នកយល់ពិជគណិតលីនេអ៊ែរនៅអប្បបរមាមុនពេលចាប់ផ្តើមសៀវភៅនេះ។
ប្រធានបទដែលមាននៅក្នុងសៀវភៅ
- ការសិក្សាដែលស្ថិតក្រោមការត្រួតពិនិត្យ (ការទស្សន៍ទាយ) ដល់ការសិក្សាដែលមិនមានការត្រួតពិនិត្យ
- បណ្តាញសរសៃប្រសាទ
- គាំទ្រម៉ាស៊ីនវ៉ិចទ័រ
- ចំណាត់ថ្នាក់ដើមឈើ
- ការជំរុញក្បួនដោះស្រាយ
12. ការទទួលស្គាល់លំនាំនិងការរៀនម៉ាស៊ីន
ពិភពនៃការទទួលស្គាល់គំរូ និងការរៀនម៉ាស៊ីនអាចស្វែងយល់បានយ៉ាងម៉ត់ចត់នៅក្នុងសៀវភៅនេះ។ វិធីសាស្រ្ត Bayesian ចំពោះការទទួលស្គាល់លំនាំត្រូវបានបង្ហាញដំបូងនៅក្នុងការបោះពុម្ពផ្សាយនេះ។
លើសពីនេះទៀត សៀវភៅនេះពិនិត្យមើលមុខវិជ្ជាពិបាកដែលត្រូវការការយល់ដឹងអំពីពហុវ៉ារ្យង់ វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ និងពិជគណិតលីនេអ៊ែរមូលដ្ឋាន។
នៅលើការរៀនម៉ាស៊ីន និងប្រូបាប៊ីលីតេ សៀវភៅឯកសារយោងផ្តល់នូវជំពូកជាមួយនឹងកម្រិតស្មុគស្មាញបន្តិចម្តងៗ ដោយផ្អែកលើនិន្នាការនៃសំណុំទិន្នន័យ។ ឧទាហរណ៍សាមញ្ញត្រូវបានផ្តល់ឱ្យមុនពេលការណែនាំទូទៅអំពីការទទួលស្គាល់លំនាំ។
សៀវភៅនេះផ្តល់នូវបច្ចេកទេសសម្រាប់ការសន្និដ្ឋានប្រហាក់ប្រហែល ដែលអនុញ្ញាតឱ្យមានការប៉ាន់ស្មានយ៉ាងរហ័សក្នុងករណីដែលដំណោះស្រាយពិតប្រាកដមិនមានប្រសិទ្ធភាព។ មិនមានសៀវភៅផ្សេងទៀតដែលប្រើគំរូក្រាហ្វិកដើម្បីពិពណ៌នាអំពីការចែកចាយប្រូបាប៊ីលីតេនោះទេ ប៉ុន្តែវាកើតឡើង។
ប្រធានបទដែលមាននៅក្នុងសៀវភៅ
- វិធីសាស្រ្ត Bayesian
- ក្បួនដោះស្រាយការសន្និដ្ឋានប្រហាក់ប្រហែល
- ម៉ូដែលថ្មីផ្អែកលើខឺណែល។
- សេចក្តីផ្តើមអំពីទ្រឹស្តីប្រូបាប៊ីលីតេជាមូលដ្ឋាន
- ការណែនាំអំពីការស្គាល់លំនាំ និងការរៀនម៉ាស៊ីន
13. មូលដ្ឋានគ្រឹះនៃការរៀនម៉ាស៊ីនពីការវិភាគទិន្នន័យព្យាករណ៍
ប្រសិនបើអ្នកបានស្ទាត់ជំនាញមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃការរៀនម៉ាស៊ីន ហើយចង់បន្តទៅការវិភាគទិន្នន័យព្យាករណ៍ នេះគឺជាសៀវភៅសម្រាប់អ្នក!!! តាមរយៈការស្វែងរកគំរូពីសំណុំទិន្នន័យដ៏ធំ ម៉ាស៊ីនរៀនអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីបង្កើតគំរូទស្សន៍ទាយ។
សៀវភៅនេះពិនិត្យលើការអនុវត្ត ML ប្រើប្រាស់ ការវិភាគទិន្នន័យព្យាករណ៍ ស៊ីជម្រៅ រួមទាំងគោលការណ៍ទ្រឹស្តី និងឧទាហរណ៍ជាក់ស្តែង។
ទោះបីជាការពិតដែលថាចំណងជើង "មូលដ្ឋានគ្រឹះនៃការរៀនម៉ាស៊ីនសម្រាប់ការវិភាគទិន្នន័យព្យាករណ៍" គឺជាពាក្យសំដីមួយ សៀវភៅនេះនឹងរៀបរាប់អំពីដំណើរការវិភាគទិន្នន័យព្យាករណ៍ពីទិន្នន័យទៅការយល់ដឹងរហូតដល់ការសន្និដ្ឋាន។
វាក៏ពិភាក្សាអំពីវិធីសាស្រ្តរៀនម៉ាស៊ីនចំនួនបួនផងដែរ៖ ការរៀនផ្អែកលើព័ត៌មាន ការរៀនផ្អែកលើភាពស្រដៀងគ្នា ការរៀនផ្អែកលើប្រូបាប៊ីលីតេ និងការរៀនផ្អែកលើកំហុស ដែលនីមួយៗមានការពន្យល់អំពីគំនិតដែលមិនមែនជាបច្ចេកទេស អមដោយគំរូគណិតវិទ្យា និងក្បួនដោះស្រាយជាមួយឧទាហរណ៍។
ប្រធានបទដែលមាននៅក្នុងសៀវភៅ
- ការសិក្សាផ្អែកលើព័ត៌មាន
- ការសិក្សាផ្អែកលើភាពស្រដៀងគ្នា
- ការរៀនផ្អែកលើប្រូបាប៊ីលីតេ
- ការរៀនផ្អែកលើកំហុស
14. ការអនុវត្តគំរូទស្សន៍ទាយ
Applied Predictive Modeling ពិនិត្យមើលដំណើរការគំរូនៃការទស្សន៍ទាយទាំងមូល ដោយចាប់ផ្តើមពីដំណាក់កាលសំខាន់នៃដំណើរការទិន្នន័យជាមុន ការបំបែកទិន្នន័យ និងមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃការលៃតម្រូវគំរូ។
បន្ទាប់មក ការងារនេះបង្ហាញការពិពណ៌នាច្បាស់លាស់នៃវិធីសាស្រ្តតំរែតំរង់ធម្មតា និងថ្មីៗ និងវិធីចាត់ថ្នាក់ដោយផ្តោតលើការបង្ហាញ និងដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមនៃទិន្នន័យក្នុងពិភពពិត។
មគ្គុទ្ទេសក៍បង្ហាញគ្រប់ទិដ្ឋភាពទាំងអស់នៃដំណើរការបង្កើតគំរូជាមួយនឹងដៃជាច្រើនឧទាហរណ៍ជាក់ស្តែង ហើយជំពូកនីមួយៗរួមមានលេខកូដ R ដ៏ទូលំទូលាយសម្រាប់ដំណាក់កាលនីមួយៗនៃដំណើរការ។
បរិមាណពហុគោលបំណងនេះអាចត្រូវបានប្រើជាការណែនាំអំពីគំរូទស្សន៍ទាយ និងដំណើរការបង្កើតគំរូទាំងមូល ជាមគ្គុទ្ទេសក៍យោងសម្រាប់អ្នកអនុវត្ត ឬជាអត្ថបទសម្រាប់វគ្គបណ្តុះបណ្តាលគំរូព្យាករណ៍កម្រិតបរិញ្ញាបត្រជាន់ខ្ពស់ ឬបញ្ចប់ការសិក្សា។
ប្រធានបទដែលមាននៅក្នុងសៀវភៅ
- តំរែតំរង់បច្ចេកទេស
- បច្ចេកទេសចាត់ថ្នាក់
- ក្បួនដោះស្រាយ ML ស្មុគស្មាញ
15. ការរៀនម៉ាស៊ីន៖ សិល្បៈ និងវិទ្យាសាស្ត្រនៃក្បួនដោះស្រាយដែលធ្វើឱ្យយល់អំពីទិន្នន័យ
ប្រសិនបើអ្នកជាកម្រិតមធ្យម ឬជាអ្នកជំនាញក្នុងការរៀនម៉ាស៊ីន ហើយចង់ទៅ "ត្រលប់ទៅមូលដ្ឋានគ្រឹះ" សៀវភៅនេះគឺសម្រាប់អ្នក! វាផ្តល់ឥណទានពេញលេញដល់ភាពស្មុគស្មាញ និងជម្រៅដ៏ធំសម្បើមរបស់ Machine Learning ខណៈពេលដែលមិនដែលមើលរំលងគោលការណ៍បង្រួបបង្រួមរបស់វា (ពិតជាសមិទ្ធិផលមួយ!)
ការរៀនម៉ាស៊ីន៖ សិល្បៈ និងវិទ្យាសាស្ត្រនៃក្បួនដោះស្រាយរួមបញ្ចូលករណីសិក្សាមួយចំនួននៃភាពស្មុគស្មាញ ក៏ដូចជាឧទាហរណ៍ និងរូបភាពជាច្រើន (ដើម្បីរក្សាអ្វីដែលគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍!)
សៀវភៅនេះក៏គ្របដណ្តប់ជួរដ៏ធំទូលាយនៃគំរូឡូជីខល ធរណីមាត្រ និងស្ថិតិ ក៏ដូចជាមុខវិជ្ជាស្មុគស្មាញ និងប្រលោមលោក ដូចជាកត្តាម៉ាទ្រីស និងការវិភាគ ROC ជាដើម។
ប្រធានបទដែលមាននៅក្នុងសៀវភៅ
- សម្រួលក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីន
- គំរូឡូជីខល
- គំរូធរណីមាត្រ
- គំរូស្ថិតិ។
- ការវិភាគ ROC
16. ការជីកយករ៉ែទិន្នន័យ៖ ឧបករណ៍រៀនម៉ាស៊ីនជាក់ស្តែង និងបច្ចេកទេស
ដោយប្រើវិធីសាស្រ្តពីការសិក្សាប្រព័ន្ធទិន្នន័យ ការរៀនម៉ាស៊ីន និងស្ថិតិ បច្ចេកទេសរុករកទិន្នន័យអាចឱ្យយើងស្វែងរកគំរូក្នុងបរិមាណដ៏ច្រើននៃទិន្នន័យ។
អ្នកគួរតែទទួលបានសៀវភៅ Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques ប្រសិនបើអ្នកត្រូវសិក្សាពីបច្ចេកទេសការជីកយករ៉ែទិន្នន័យជាពិសេស ឬមានគម្រោងរៀន machine learning ជាទូទៅ។
សៀវភៅដ៏ល្អបំផុតស្តីពីការរៀនម៉ាស៊ីនផ្តោតសំខាន់លើផ្នែកបច្ចេកទេសរបស់វា។ វាពិចារណាបន្ថែមទៅលើភាពស្មុគ្រស្មាញផ្នែកបច្ចេកទេសរបស់ machine learning និងយុទ្ធសាស្រ្តសម្រាប់ការប្រមូលទិន្នន័យ និងការប្រើប្រាស់ធាតុចូល និងលទ្ធផលផ្សេងៗដើម្បីវិនិច្ឆ័យលទ្ធផល។
ប្រធានបទដែលមាននៅក្នុងសៀវភៅ
- ម៉ូដែលលីនេអ៊ែរ
- ចង្កោម
- គំរូស្ថិតិ
- ការទស្សន៍ទាយការអនុវត្ត
- ការប្រៀបធៀបវិធីសាស្រ្តរុករកទិន្នន័យ
- ការរៀនផ្អែកលើឧទាហរណ៍
- តំណាងចំណេះដឹង និងក្រុម
- បច្ចេកទេសរុករកទិន្នន័យបែបបុរាណ និងទំនើប
17. Python សម្រាប់ការវិភាគទិន្នន័យ
សមត្ថភាពក្នុងការវាយតម្លៃទិន្នន័យដែលបានប្រើក្នុងការរៀនម៉ាស៊ីនគឺជាជំនាញសំខាន់បំផុតដែលអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យត្រូវតែមាន។ មុនពេលបង្កើតគំរូ ML ដែលបង្កើតការព្យាករណ៍ត្រឹមត្រូវ ការងារភាគច្រើនរបស់អ្នកនឹងរួមបញ្ចូលការដោះស្រាយ ការដំណើរការ ការសម្អាត និងការវាយតម្លៃទិន្នន័យ។
អ្នកត្រូវស្គាល់ភាសាសរសេរកម្មវិធីដូចជា Pandas, NumPy, Ipython និងផ្សេងៗទៀត ដើម្បីអនុវត្តការវិភាគទិន្នន័យ។
ប្រសិនបើអ្នកចង់ធ្វើការផ្នែកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ ឬការរៀនម៉ាស៊ីន អ្នកត្រូវតែមានសមត្ថភាពក្នុងការរៀបចំទិន្នន័យ។
អ្នកគួរតែអានសៀវភៅ Python សម្រាប់ការវិភាគទិន្នន័យក្នុងករណីនេះ។
ប្រធានបទដែលមាននៅក្នុងសៀវភៅ
- សំខាន់ បណ្ណាល័យពស់ថ្លាន់។
- ខ្លាឃ្មុំផេនដាកម្រិតខ្ពស់
- ការវិភាគទិន្នន័យឧទាហរណ៍
- ការសម្អាត និងរៀបចំទិន្នន័យ
- វិធីសាស្រ្តគណិតវិទ្យានិងស្ថិតិ
- ការសង្ខេបនិងការគណនាស្ថិតិពិពណ៌នា
18. ដំណើរការភាសាធម្មជាតិជាមួយ Python
មូលដ្ឋានគ្រឹះនៃប្រព័ន្ធរៀនម៉ាស៊ីនគឺដំណើរការភាសាធម្មជាតិ។
សៀវភៅ Natural Language Processing with Python ណែនាំអ្នកពីរបៀបប្រើប្រាស់ NLTK ដែលជាបណ្តុំនៃម៉ូឌុល Python និងឧបករណ៍ដែលចូលចិត្តសម្រាប់ដំណើរការភាសាធម្មជាតិជានិមិត្តសញ្ញា និងស្ថិតិសម្រាប់ភាសាអង់គ្លេស និង NLP ជាទូទៅ។
ដំណើរការភាសាធម្មជាតិជាមួយសៀវភៅ Python ផ្តល់នូវទម្លាប់ Python ដ៏មានប្រសិទ្ធភាពដែលបង្ហាញពី NLP តាមរបៀបជាក់ស្តែង។
អ្នកអានមានសិទ្ធិចូលប្រើសំណុំទិន្នន័យដែលបានកំណត់ចំណាំយ៉ាងល្អសម្រាប់ការដោះស្រាយជាមួយនឹងទិន្នន័យដែលមិនមានរចនាសម្ព័ន្ធ រចនាសម្ព័ន្ធភាសាអត្ថបទ និងធាតុដែលផ្តោតលើ NLP ផ្សេងទៀត។
ប្រធានបទដែលមាននៅក្នុងសៀវភៅ
- តើភាសាមនុស្សដំណើរការយ៉ាងដូចម្តេច?
- រចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យភាសា
- ឧបករណ៍ភាសាធម្មជាតិ (NLTK)
- ការញែកនិងការវិភាគន័យ
- មូលដ្ឋានទិន្នន័យភាសាពេញនិយម
- រួមបញ្ចូលបច្ចេកទេសពី ក្លែងបន្លំ និងភាសាវិទ្យា
19. ភាពវៃឆ្លាតនៃការបង្កើតកម្មវិធី
Programming Collective Intelligence ដោយ Toby Segaran ដែលត្រូវបានចាត់ទុកថាជាសៀវភៅដ៏អស្ចារ្យបំផុតមួយដើម្បីចាប់ផ្តើមការយល់ដឹងអំពីការសិក្សាដោយម៉ាស៊ីន ត្រូវបានសរសេរនៅឆ្នាំ 2007 ប៉ុន្មានឆ្នាំមុនដែលវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ និងការរៀនម៉ាស៊ីនទទួលបានតំណែងបច្ចុប្បន្នជាផ្លូវអាជីពឈានមុខគេ។
សៀវភៅនេះប្រើ Python ជាវិធីសាស្រ្តសម្រាប់ផ្សព្វផ្សាយជំនាញរបស់ខ្លួនដល់ទស្សនិកជនរបស់ខ្លួន។ Programming Collective Intelligence គឺជាសៀវភៅណែនាំសម្រាប់ការអនុវត្ត ml ជាជាងការណែនាំអំពីការរៀនម៉ាស៊ីន។
សៀវភៅនេះផ្តល់នូវព័ត៌មានស្តីពីការបង្កើតក្បួនដោះស្រាយ ML ដែលមានប្រសិទ្ធភាពសម្រាប់ការប្រមូលទិន្នន័យពីកម្មវិធី កម្មវិធីសម្រាប់ការទទួលបានទិន្នន័យពីគេហទំព័រ និងការបូកសរុបទិន្នន័យដែលប្រមូលបាន។
ជំពូកនីមួយៗរួមមានសកម្មភាពសម្រាប់ពង្រីកក្បួនដោះស្រាយដែលបានពិភាក្សា និងបង្កើនអត្ថប្រយោជន៍របស់វា។
ប្រធានបទដែលមាននៅក្នុងសៀវភៅ
- ការត្រង Bayesian
- គាំទ្រម៉ាស៊ីនវ៉ិចទ័រ
- ក្បួនដោះស្រាយម៉ាស៊ីនស្វែងរក
- មធ្យោបាយសម្រាប់ការទស្សន៍ទាយ
- បច្ចេកទេសត្រងសហការ
- កត្តាម៉ាទ្រីសមិនអវិជ្ជមាន
- ការវិវឌ្ឍន៍ភាពវៃឆ្លាតសម្រាប់ការដោះស្រាយបញ្ហា
- វិធីសាស្រ្តស្វែងរកក្រុម ឬគំរូ
20. ការរៀនស៊ីជម្រៅ (ស៊េរីគណនាការសម្របខ្លួន និងការរៀនម៉ាស៊ីន)
ដូចដែលយើងដឹងស្រាប់ហើយ ការរៀនស៊ីជម្រៅគឺជាប្រភេទនៃការរៀនម៉ាស៊ីនដែលប្រសើរឡើង ដែលអាចឱ្យកុំព្យូទ័រអាចរៀនពីដំណើរការកន្លងមក និងទិន្នន័យមួយចំនួនធំ។
ខណៈពេលកំពុងប្រើបច្ចេកទេសរៀនម៉ាស៊ីន អ្នកក៏ត្រូវចេះប្រាស្រ័យទាក់ទងជាមួយគោលការណ៍សិក្សាស៊ីជម្រៅផងដែរ។ សៀវភៅនេះដែលត្រូវបានចាត់ទុកថាជាព្រះគម្ពីរនៃការរៀនជ្រៅជ្រះ នឹងមានប្រយោជន៍ច្រើនក្នុងកាលៈទេសៈនេះ។
អ្នកជំនាញការរៀនសូត្រស៊ីជម្រៅចំនួន XNUMX នាក់គ្របដណ្តប់លើប្រធានបទស្មុគស្មាញខ្លាំង ដែលពោរពេញទៅដោយគណិតវិទ្យា និងគំរូបង្កើតស៊ីជម្រៅនៅក្នុងសៀវភៅនេះ។
ដោយផ្តល់នូវមូលដ្ឋានគណិតវិទ្យា និងគំនិត ការងារពិភាក្សាអំពីគំនិតដែលពាក់ព័ន្ធនៅក្នុងពិជគណិតលីនេអ៊ែរ ទ្រឹស្តីប្រូបាប៊ីលីតេ ទ្រឹស្ដីព័ត៌មាន ការគណនាលេខ និងការរៀនម៉ាស៊ីន។
វាពិនិត្យកម្មវិធីដូចជា ដំណើរការភាសាធម្មជាតិ ការទទួលស្គាល់ការនិយាយ ចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រ ប្រព័ន្ធណែនាំតាមអ៊ីនធឺណិត ជីវព័ត៌មានវិទ្យា និងវីដេអូហ្គេម ហើយពិពណ៌នាអំពីបច្ចេកទេសសិក្សាស៊ីជម្រៅដែលប្រើដោយអ្នកអនុវត្តក្នុងឧស្សាហកម្ម ដូចជាបណ្តាញ feedforward ជ្រៅ ការធ្វើទៀងទាត់ និងក្បួនដោះស្រាយបង្កើនប្រសិទ្ធភាព បណ្តាញ convolutional និងវិធីសាស្រ្តជាក់ស្តែង។ .
ប្រធានបទដែលមាននៅក្នុងសៀវភៅ
- ការគណនាលេខ
- ការសិក្សាស្រាវជ្រាវស៊ីជម្រៅ
- បច្ចេកទេសចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រ
- បណ្តាញ Feedforward ជ្រៅ
- ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពសម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តាលគំរូជ្រៅ
- វិធីសាស្រ្តជាក់ស្តែង
- ការសិក្សាស្រាវជ្រាវស៊ីជម្រៅ
សន្និដ្ឋាន
សៀវភៅសិក្សាម៉ាស៊ីនកំពូលទាំង 20 ត្រូវបានសង្ខេបនៅក្នុងបញ្ជីនោះ ដែលអ្នកអាចប្រើដើម្បីដំណើរការការរៀនម៉ាស៊ីនតាមទិសដៅដែលអ្នកចូលចិត្ត។
អ្នកនឹងអាចបង្កើតមូលដ្ឋានគ្រឹះដ៏រឹងមាំក្នុងជំនាញការរៀនម៉ាស៊ីន និងបណ្ណាល័យឯកសារយោងដែលអ្នកអាចប្រើជាញឹកញាប់ក្នុងពេលធ្វើការក្នុងតំបន់ ប្រសិនបើអ្នកអានសៀវភៅច្រើនប្រភេទនេះ។
អ្នកនឹងត្រូវបានបំផុសគំនិតឱ្យបន្តការរៀនសូត្រ កាន់តែប្រសើរឡើង និងមានប្រសិទ្ធភាព ទោះបីជាអ្នកគ្រាន់តែអានសៀវភៅមួយក្បាលក៏ដោយ។
នៅពេលអ្នករៀបចំ និងមានសមត្ថភាពក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍ក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីនផ្ទាល់ខ្លួនរបស់អ្នក សូមចងចាំថាទិន្នន័យមានសារៈសំខាន់យ៉ាងសំខាន់ចំពោះភាពជោគជ័យនៃគម្រោងរបស់អ្នក។
សូមផ្ដល់យោបល់