Name: ฝึกตอบคำถามสัมภาษณ์ Machine Learning ด้วย Python
Rating: 4.8807339449541285 (109 reviews)

รายละเอียดคอร์ส

เตรียมความพร้อมสำหรับการสัมภาษณ์งานด้าน Machine Learning

คุณเคยสงสัยไหมว่าจะเตรียมตัวสำหรับการสัมภาษณ์งานด้าน Machine Learning อย่างไรให้ถูกต้อง? ในหลักสูตรนี้ คุณจะได้เตรียมคำตอบสำหรับ 15 คำถามสัมภาษณ์ Machine Learning (ML) ใน Python ที่พบบ่อย สำหรับตำแหน่ง data scientist

คำถามเหล่านี้จะมุ่งเน้นไปที่เจ็ดหัวข้อสำคัญ ได้แก่ การเตรียมข้อมูลล่วงหน้า, การแสดงข้อมูลด้วยภาพ, การเรียนรู้แบบมีผู้สอน, การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน, การทำโมเดลเอนเซมเบิล, การเลือกโมเดล, และการประเมินโมเดล

ทบทวนความรู้ด้านแมชชีนเลิร์นนิงของคุณ

คุณจะเริ่มต้นด้วยการทำงานเกี่ยวกับการเตรียมข้อมูลล่วงหน้าและคำถามเกี่ยวกับการแสดงข้อมูลด้วยภาพ หลังจากดำเนินการขั้นตอนการเตรียมข้อมูลทั้งหมดแล้ว คุณจะสร้างโมเดล ML เชิงพยากรณ์เพื่อฝึกฝนทักษะเชิงปฏิบัติของคุณให้เฉียบคมยิ่งขึ้น

ต่อไป คุณจะได้เรียนรู้เทคนิคการเรียนรู้แบบมีผู้สอนบางส่วน ก่อนจะก้าวไปสู่การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน ขึ้นอยู่กับตำแหน่งงาน คุณน่าจะต้องครอบคลุมทั้งสองหัวข้อในการสัมภาษณ์ machine learning ของคุณ

สุดท้าย คุณจะจบด้วยการครอบคลุมการเลือกโมเดลและการประเมิน โดยดูวิธีประเมินประสิทธิภาพเพื่อการทำให้โมเดลทั่วไปได้ดี และดูเทคนิคต่างๆ ขณะที่คุณสร้างโมเดลแบบเอนเซมเบิล

ฝึกตอบคำถามสัมภาษณ์ Machine Learning ที่พบบ่อยที่สุด

เมื่อจบหลักสูตรนี้ คุณจะมีทั้งพื้นฐานทางทฤษฎีที่จำเป็นและความสามารถในการพัฒนาโค้ด Python เพื่อใช้ตอบคำถามทั้ง 15 ข้อนี้ได้อย่างสำเร็จ

ตัวอย่างโค้ดจะอ้างอิงจากแพ็กเกจ scikit-learn เป็นหลัก เนื่องจากใช้งานง่ายและสามารถครอบคลุมเทคนิคแมชชีนเลิร์นนิงที่สำคัญที่สุดในภาษา Python ได้

หลักสูตรนี้ไม่ได้สอนพื้นฐานของแมชชีนเลิร์นนิง เนื่องจากหัวข้อนี้ครอบคลุมอยู่ในข้อกำหนดเบื้องต้นของหลักสูตรแล้ว

ข้อกำหนดเบื้องต้น

Unsupervised Learning in Python Supervised Learning with scikit-learn

หลักสูตร

โครงร่างคอร์ส

การเตรียมข้อมูลและการแสดงผลข้อมูล

ในบทแรกของคอร์สนี้ จะได้ฝึกขั้นตอนการเตรียมข้อมูลทั้งหมดที่จำเป็นสำหรับการสร้างโมเดล Machine Learning เชิงพยากรณ์ ครอบคลุมวิธีจัดการกับค่าที่หายไป ค่าผิดปกติ และการ Normalize ชุดข้อมูล

เริ่มบท

Supervised Learning

ในบทที่สองของคอร์สนี้ จะได้ฝึกทักษะด้านต่าง ๆ ของ Supervised Learning เช่น การเลือก Feature Subset ที่เหมาะสม การใช้ Regularization เพื่อป้องกัน Overfitting, Feature Engineering และ Ensemble Models เพื่อรับมือกับ Bias-Variance Trade-off

เริ่มบท

Unsupervised Learning

ในบทที่สามของคอร์สนี้ จะได้ใช้ Unsupervised Learning เพื่อประยุกต์ใช้เทคนิค Feature Extraction และการแสดงผลข้อมูลสำหรับการลดมิติ รวมถึงวิธีการ Clustering เพื่อเลือกทั้งอัลกอริทึม Clustering ที่เหมาะสมและจำนวน Cluster ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับชุดข้อมูล

เริ่มบท

Model Selection และ Model Evaluation

ในบทที่สี่และบทสุดท้ายของคอร์สนี้ จะได้ต่อยอดทักษะด้วยการประยุกต์ใช้ Bootstrapping และ Cross-Validation เพื่อประเมินประสิทธิภาพสำหรับการ Generalization ของโมเดล เทคนิค Resampling สำหรับข้อมูลที่ไม่สมดุล การตรวจจับและกำจัด Multicollinearity รวมถึงการสร้าง Ensemble Model