Tracks
พื้นฐานการเรียนรู้ของเครื่อง ใน Python
เป็นที่ชื่นชอบของผู้เรียนในบริษัทหลายพันแห่ง
Training a Team?
Try for Businessคำอธิบายแทร็ก
พื้นฐานการเรียนรู้ของเครื่อง ใน Python
ปลดล็อกพลังของ Machine Learning ด้วย Python
ดำดิ่งสู่โลกอันน่าตื่นเต้นของแมชชีนเลิร์นนิงด้วย Python ใน Track ที่ครอบคลุมนี้ คุณจะเริ่มต้นด้วยการเชี่ยวชาญพื้นฐานของการเรียนรู้แบบมีผู้สอนโดยใช้ไลบรารี scikit-learn ที่ได้รับความนิยม ทำงานกับชุดข้อมูลจริงเพื่อสร้างโมเดลเชิงพยากรณ์ที่ทรงพลัง และได้รับประสบการณ์ลงมือปฏิบัติในการรับมือกับปัญหาการจำแนกประเภทและการถดถอยสำรวจเทคนิคการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน
ขยายทักษะของคุณด้วยการเรียนรู้วิธีค้นหารูปแบบและโครงสร้างที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ ใช้ไลบรารี scikit-learn และ scipy ของ Python คุณจะ:- จัดกลุ่มจุดข้อมูลเป็นกลุ่มที่แตกต่างกัน
- ลดมิติข้อมูลเพื่อแสดงภาพชุดข้อมูลมิติสูง
- ดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากข้อมูลที่ซับซ้อน
- ใช้การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนเพื่อแก้ปัญหาในโลกจริง
เจาะลึก Deep Learning ด้วย PyTorch
ค้นพบพลังของโครงข่ายประสาทเทียมและการเรียนรู้เชิงลึก ขณะที่คุณเรียนรู้การสร้างและฝึกโมเดลด้วย PyTorch ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกล้ำสมัย ผ่านแบบฝึกหัดแบบโต้ตอบ คุณจะสร้างโครงข่ายประสาทเทียมแรกของคุณตั้งแต่ต้น พร้อมทั้งเชี่ยวชาญแนวคิดสำคัญ เช่น backpropagation และ gradient descent คุณจะได้สำรวจเทคนิคในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของโมเดลด้วยการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์และประยุกต์ใช้การเรียนรู้เชิงลึกกับงานต่างๆ เช่น การจำแนกภาพและการวิเคราะห์ความรู้สึกสำรวจพื้นฐานของการเรียนรู้แบบเสริมแรง
สำรวจสาขาอันน่าทึ่งของการเรียนรู้แบบเสริมกำลังเพื่อเติมเต็มเส้นทางการเรียนรู้ของคุณด้านแมชชีนเลิร์นนิง การใช้ไลบรารี Gymnasium ของ Python คุณจะได้เรียนรู้ว่าเอเจนต์อัจฉริยะสามารถเรียนรู้พฤติกรรมที่เหมาะสมที่สุดได้อย่างไรผ่านการลองผิดลองถูก รับประสบการณ์ลงมือปฏิบัติจริง:- การกำหนดปัญหาการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง
- การนำอัลกอริทึมคลาสสิกอย่าง Q-learning และ policy gradients ไปใช้
- ฝึกเอเจนต์ให้แก้ปัญหาสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อน
- การประยุกต์ใช้การเรียนรู้แบบเสริมแรงกับสถานการณ์จริง เช่น การเล่นเกมและหุ่นยนต์
ทำไมต้องเรียน Machine Learning with Python?
Python กลายเป็นภาษาหลักสำหรับแมชชีนเลิร์นนิง ด้วยความเรียบง่าย ความยืดหยุ่น และระบบนิเวศขนาดใหญ่ของไลบรารีทรงพลังมากมาย ด้วยการเรียนรู้แมชชีนเลิร์นนิงด้วย Python คุณจะมีเครื่องมือและทักษะที่จำเป็นในการรับมือกับปัญหาหลากหลายรูปแบบในหลายอุตสาหกรรม ตั้งแต่การดูแลสุขภาพและการเงิน ไปจนถึงการตลาดและระบบอัตโนมัติเริ่มต้นอาชีพ Machine Learning ของคุณ
ไม่ว่าคุณจะใฝ่ฝันที่จะเป็นวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิง นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล หรือผู้วิจัยด้าน AI Track นี้มอบจุดเริ่มต้นที่สมบูรณ์แบบ เมื่อเรียนจบหลักสูตรและโปรเจกต์เหล่านี้ คุณจะมีพื้นฐานที่แข็งแกร่งด้านแมชชีนเลิร์นนิงและพอร์ตโฟลิโอของตัวอย่างเชิงปฏิบัติไว้แสดงทักษะของคุณ ก้าวแรกสู่เส้นทางอาชีพที่น่าตื่นเต้นและคุ้มค่าในสาขาที่เติบโตอย่างรวดเร็วนี้ข้อกำหนดเบื้องต้น
ไม่มีข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับหลักสูตรนี้Course
Grow your machine learning skills with scikit-learn in Python. Use real-world datasets in this interactive course and learn how to make powerful predictions!
Project
Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.
Course
Learn how to cluster, transform, visualize, and extract insights from unlabeled datasets using scikit-learn and scipy.
Project
Arctic Penguin Exploration: Unraveling Clusters in the Icy Domain with K-means Clustering
Course
Learn how to build your first neural network, adjust hyperparameters, and tackle classification and regression problems in PyTorch.
Course
Start your reinforcement learning journey! Learn how agents can learn to solve environments through interactions.
Project
Solve the Taxi-v3 environment using Q-learning, ensuring efficient AI-driven transportation.
Skill Assessment
ได้รับใบรับรองความสำเร็จ
เพิ่มข้อมูลรับรองนี้ลงในโปรไฟล์ LinkedIn, ประวัติย่อ หรือเรซูเม่ของคุณแชร์ลงในโซเชียลมีเดียและในรายงานประเมินผลการปฏิบัติงานของคุณลงทะเบียนเลย
พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp for Mobile
พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา