Build your ultimate AI agent
รายละเอียดคอร์ส
บทนำระดับเริ่มต้นด้านการเรียนรู้ของเครื่องนี้ครอบคลุมอัลกอริทึมการจำแนกประเภทที่ใช้บ่อยที่สุด 4 แบบ คุณจะได้ความเข้าใจพื้นฐานว่าแต่ละอัลกอริทึมเข้าถึงงานการเรียนรู้อย่างไร พร้อมทั้งเรียนรู้ฟังก์ชัน R ที่จำเป็นสำหรับนำเครื่องมือเหล่านี้ไปใช้กับงานของตัวเอง
ข้อกำหนดเบื้องต้น
หลักสูตร
โครงสร้างคอร์ส
1
k-Nearest Neighbors (kNN)
อัลกอริทึม kNN เรียนรู้จากตัวอย่างโดยตรง จึงเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีสำหรับทำความเข้าใจ supervised machine learning บทนี้จะแนะนำการจำแนกประเภทผ่านการนำ kNN ไปใช้กับการรู้จำป้ายจราจรสำหรับยานยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ
- การจำแนกประเภทด้วย Nearest Neighbors50 XP
- การจดจำป้ายจราจรด้วย kNN100 XP
- คิดแบบ kNN50 XP
- สำรวจชุดข้อมูลป้ายจราจร100 XP
- การจำแนกป้ายจราจรหลายป้าย100 XP
- แล้ว 'k' ใน kNN หมายความว่าอะไร?50 XP
- ทำความเข้าใจผลกระทบของ k50 XP
- การทดสอบค่า 'k' อื่น ๆ100 XP
- ดูผลการโหวตของ neighbors100 XP
- การเตรียมข้อมูลสำหรับ kNN50 XP
- ทำไมต้องทำ Normalize ข้อมูล?50 XP
2
Naive Bayes
Naive Bayes ใช้หลักการทางสถิติในการทำนายผล บทนี้จะแนะนำพื้นฐานของวิธีการแบบ Bayesian พร้อมสำรวจการนำเทคนิคเหล่านี้ไปใช้กับระบบแนะนำสถานที่ปลายทางในสไตล์ iPhone
3
Logistic Regression
Logistic Regression ปรับเส้นโค้งให้เข้ากับข้อมูลตัวเลขเพื่อทำนายเหตุการณ์แบบไบนารี ถือเป็นหนึ่งในวิธี machine learning ที่ได้รับความนิยมสูงสุด บทนี้จะให้ภาพรวมของเทคนิคดังกล่าวพร้อมตัวอย่างการนำไปใช้กับข้อมูลการระดมทุน
4
Classification Trees
Classification Trees ใช้โครงสร้างคล้ายผังงานในการตัดสินใจ เนื่องจากโครงสร้างแบบต้นไม้นี้เข้าใจได้ง่าย จึงเหมาะกับงานที่ต้องการความโปร่งใส เช่น การอนุมัติสินเชื่อ เราจะใช้ชุดข้อมูล Lending Club เพื่อจำลองสถานการณ์นี้
R
Supervised Learning in R: Classification
เรียนจบแล้ว
