คำอธิบายเส้นทางการเรียน

Machine Learning for Everyone

Learn machine learning even if you have no coding experience with this collection of tutorials covering supervised learning, unsupervised learning, and deep learning.

ข้อกำหนดเบื้องต้น

ไม่มีข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับเส้นทางการเรียนนี้

คอร์ส
1
Understanding Machine Learning
ดูรายละเอียดซ่อนรายละเอียด
บทนำสู่แมชชีนเลิร์นนิงโดยไม่ต้องเขียนโค้ด
บทนำสู่แมชชีนเลิร์นนิงโดยไม่ต้องเขียนโค้ด
คอร์ส
2
Python เบื้องต้น
ดูรายละเอียดซ่อนรายละเอียด
เชี่ยวชาญพื้นฐานการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Python ในเวลาเพียงสี่ชั่วโมง คอร์สออนไลน์นี้จะแนะนำอินเทอร์เฟซ Python และสำรวจแพ็กเกจยอดนิยม
เชี่ยวชาญพื้นฐานการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Python ในเวลาเพียงสี่ชั่วโมง คอร์สออนไลน์นี้จะแนะนำอินเทอร์เฟซ Python และสำรวจแพ็กเกจยอดนิยม
คอร์ส
3
Python ระดับกลาง
ดูรายละเอียดซ่อนรายละเอียด
ยกระดับทักษะ data science ของคุณด้วยการสร้าง visualizations ด้วย Matplotlib และจัดการ DataFrames ด้วย pandas
ยกระดับทักษะ data science ของคุณด้วยการสร้าง visualizations ด้วย Matplotlib และจัดการ DataFrames ด้วย pandas
คอร์ส
4
Python เบื้องต้น: การเขียนฟังก์ชัน
ดูรายละเอียดซ่อนรายละเอียด
เรียนรู้ศิลปะการเขียนฟังก์ชันของคุณเองใน Python พร้อมแนวคิดสำคัญอย่าง scoping และการจัดการข้อผิดพลาด
เรียนรู้ศิลปะการเขียนฟังก์ชันของคุณเองใน Python พร้อมแนวคิดสำคัญอย่าง scoping และการจัดการข้อผิดพลาด
คอร์ส
5
Python Toolbox
ดูรายละเอียดซ่อนรายละเอียด
พัฒนาทักษะ Data Science สมัยใหม่ของคุณต่อไปด้วยการเรียนรู้เกี่ยวกับ iterators และ list comprehensions
พัฒนาทักษะ Data Science สมัยใหม่ของคุณต่อไปด้วยการเรียนรู้เกี่ยวกับ iterators และ list comprehensions
คอร์ส
6
Statistical Thinking in Python (ตอนที่ 1)
ดูรายละเอียดซ่อนรายละเอียด
สร้างพื้นฐานที่คุณต้องใช้เพื่อคิดเชิงสถิติและสื่อสารด้วยภาษาของข้อมูลของคุณ
สร้างพื้นฐานที่คุณต้องใช้เพื่อคิดเชิงสถิติและสื่อสารด้วยภาษาของข้อมูลของคุณ
คอร์ส
8
Unsupervised Learning ใน Python
ดูรายละเอียดซ่อนรายละเอียด
เรียนรู้การจัดกลุ่ม แปลงข้อมูล สร้างภาพ และดึงอินไซต์จากชุดข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับด้วย scikit-learn และ scipy
เรียนรู้การจัดกลุ่ม แปลงข้อมูล สร้างภาพ และดึงอินไซต์จากชุดข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับด้วย scikit-learn และ scipy
คอร์ส
9
Linear Classifiers ใน Python
ดูรายละเอียดซ่อนรายละเอียด
ในคอร์สนี้ คุณจะได้เรียนรู้รายละเอียดของตัวจำแนกเชิงเส้น เช่น logistic regression และ SVM
ในคอร์สนี้ คุณจะได้เรียนรู้รายละเอียดของตัวจำแนกเชิงเส้น เช่น logistic regression และ SVM
คอร์ส
10
Machine Learning with Tree-Based Models in Python
ดูรายละเอียดซ่อนรายละเอียด
ในคอร์สนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้โมเดลแบบต้นไม้และเอนเซมเบิลสำหรับการถดถอยและการจำแนกประเภทด้วย scikit-learn
ในคอร์สนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้โมเดลแบบต้นไม้และเอนเซมเบิลสำหรับการถดถอยและการจำแนกประเภทด้วย scikit-learn
คอร์ส
11
Extreme Gradient Boosting with XGBoost
ดูรายละเอียดซ่อนรายละเอียด
เรียนรู้พื้นฐานของ gradient boosting และสร้างโมเดล machine learning ชั้นนำด้วย XGBoost เพื่อแก้ปัญหาการจำแนกประเภทและการถดถอย
เรียนรู้พื้นฐานของ gradient boosting และสร้างโมเดล machine learning ชั้นนำด้วย XGBoost เพื่อแก้ปัญหาการจำแนกประเภทและการถดถอย
คอร์ส
12
การวิเคราะห์กลุ่มข้อมูลใน Python
ดูรายละเอียดซ่อนรายละเอียด
ในหลักสูตรนี้ คุณจะได้รู้จักการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนผ่านเทคนิคอย่าง hierarchical clustering และ k-means clustering โดยใช้ไลบรารี SciPy
ในหลักสูตรนี้ คุณจะได้รู้จักการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนผ่านเทคนิคอย่าง hierarchical clustering และ k-means clustering โดยใช้ไลบรารี SciPy
คอร์ส
13
การลดมิติข้อมูลใน Python
ดูรายละเอียดซ่อนรายละเอียด
เข้าใจแนวคิดการลดมิติของข้อมูล และเชี่ยวชาญเทคนิคการทำใน Python
เข้าใจแนวคิดการลดมิติของข้อมูล และเชี่ยวชาญเทคนิคการทำใน Python
คอร์ส
14
การเตรียมข้อมูลสำหรับ Machine Learning ด้วย Python
ดูรายละเอียดซ่อนรายละเอียด
เรียนรู้วิธีทำความสะอาดและเตรียมข้อมูลของคุณสำหรับ machine learning!
เรียนรู้วิธีทำความสะอาดและเตรียมข้อมูลของคุณสำหรับ machine learning!
คอร์ส
15
Machine Learning สำหรับข้อมูล Time Series ใน Python
ดูรายละเอียดซ่อนรายละเอียด
หลักสูตรนี้เน้นการสร้างฟีเจอร์และแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับข้อมูลอนุกรมเวลา
หลักสูตรนี้เน้นการสร้างฟีเจอร์และแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับข้อมูลอนุกรมเวลา
คอร์ส
16
Feature Engineering สำหรับ Machine Learning ใน Python
ดูรายละเอียดซ่อนรายละเอียด
สร้างฟีเจอร์ใหม่เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล Machine Learning ของคุณ
สร้างฟีเจอร์ใหม่เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล Machine Learning ของคุณ
คอร์ส
17
การตรวจสอบความถูกต้องของโมเดลใน Python
ดูรายละเอียดซ่อนรายละเอียด
เรียนรู้พื้นฐานของการตรวจสอบความถูกต้องของโมเดล เทคนิคการตรวจสอบ และเริ่มสร้างโมเดลที่ผ่านการตรวจสอบและมีประสิทธิภาพสูง
เรียนรู้พื้นฐานของการตรวจสอบความถูกต้องของโมเดล เทคนิคการตรวจสอบ และเริ่มสร้างโมเดลที่ผ่านการตรวจสอบและมีประสิทธิภาพสูง
คอร์ส
19
Feature Engineering for NLP in Python
ดูรายละเอียดซ่อนรายละเอียด
เรียนรู้เทคนิคในการดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์จากข้อความและแปลงเป็นรูปแบบที่เหมาะสำหรับแมชชีนเลิร์นนิง
เรียนรู้เทคนิคในการดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์จากข้อความและแปลงเป็นรูปแบบที่เหมาะสำหรับแมชชีนเลิร์นนิง
คอร์ส
20
TensorFlow เบื้องต้นใน Python
ดูรายละเอียดซ่อนรายละเอียด
เรียนรู้พื้นฐานของโครงข่ายประสาทเทียมและวิธีสร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกด้วย TensorFlow
เรียนรู้พื้นฐานของโครงข่ายประสาทเทียมและวิธีสร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกด้วย TensorFlow
คอร์ส
21
Introduction to Deep Learning in Python
ดูรายละเอียดซ่อนรายละเอียด
เรียนรู้พื้นฐานของโครงข่ายประสาทเทียมและวิธีสร้างโมเดล deep learning ด้วย Keras 2.0 ใน Python
เรียนรู้พื้นฐานของโครงข่ายประสาทเทียมและวิธีสร้างโมเดล deep learning ด้วย Keras 2.0 ใน Python
คอร์ส
22
Deep Learning เบื้องต้นด้วย Keras
ดูรายละเอียดซ่อนรายละเอียด
เรียนรู้การเริ่มพัฒนาโมเดล deep learning ด้วย Keras
เรียนรู้การเริ่มพัฒนาโมเดล deep learning ด้วย Keras
คอร์ส
23
Deep Learning ขั้นสูงด้วย Keras
ดูรายละเอียดซ่อนรายละเอียด
เรียนรู้วิธีพัฒนาโมเดล deep learning ด้วย Keras
เรียนรู้วิธีพัฒนาโมเดล deep learning ด้วย Keras
คอร์ส
24
การประมวลผลภาพด้วย Python
ดูรายละเอียดซ่อนรายละเอียด
ฝึกทักษะการประมวลผล แปลง และปรับแต่งภาพได้ตามต้องการ
ฝึกทักษะการประมวลผล แปลง และปรับแต่งภาพได้ตามต้องการ
คอร์ส
25
การสร้างโมเดลภาพด้วย Keras
ดูรายละเอียดซ่อนรายละเอียด
เรียนรู้การวิเคราะห์ภาพด้วย Keras และ Python โดยสร้าง ฝึก และประเมินโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน
เรียนรู้การวิเคราะห์ภาพด้วย Keras และ Python โดยสร้าง ฝึก และประเมินโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน
คอร์ส
26
การปรับ Hyperparameter ใน Python
ดูรายละเอียดซ่อนรายละเอียด
เรียนรู้เทคนิคการปรับจูนไฮเปอร์พารามิเตอร์อัตโนมัติใน Python รวมถึง Grid, Random และ Informed Search
เรียนรู้เทคนิคการปรับจูนไฮเปอร์พารามิเตอร์อัตโนมัติใน Python รวมถึง Grid, Random และ Informed Search
คอร์ส
27
พื้นฐาน PySpark
ดูรายละเอียดซ่อนรายละเอียด
ฝึกใช้ PySpark เพื่อจัดการข้อมูลแบบกระจายและสร้าง machine learning บน Spark ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ฝึกใช้ PySpark เพื่อจัดการข้อมูลแบบกระจายและสร้าง machine learning บน Spark ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
คอร์ส
28
Machine Learning with PySpark
ดูรายละเอียดซ่อนรายละเอียด
เรียนรู้วิธีสร้างการคาดการณ์จากข้อมูลด้วย Apache Spark โดยใช้ decision trees, logistic regression, linear regression, ensembles และ pipelines
เรียนรู้วิธีสร้างการคาดการณ์จากข้อมูลด้วย Apache Spark โดยใช้ decision trees, logistic regression, linear regression, ensembles และ pipelines
คอร์ส
29
การแข่งขัน Kaggle ด้วย Python
ดูรายละเอียดซ่อนรายละเอียด
เรียนรู้วิธีเข้าร่วมและคว้าชัยในการแข่งขันบน Kaggle
เรียนรู้วิธีเข้าร่วมและคว้าชัยในการแข่งขันบน Kaggle