Machine Learning

၏ဖော်ပြချက် Machine Learning

ဤသင်တန်းအကြောင်း - စက်ခြင်းသည်ကွန်ပျူတာများကိုပရိုဂရမ်များအတိအလင်းစီစဉ်ထားခြင်းမရှိဘဲလုပ်ဆောင်ရန်သိပ္ပံပညာဖြစ်သည်။ လွန်ခဲ့သောဆယ်စုနှစ်အတွင်းစက်သင်ကြားမှုသည်ကျွန်ုပ်တို့အားကိုယ်ပိုင်မောင်းနှင်မှုများ, လက်တွေ့ကျသောစကားလက်ဆုံပြောဆိုမှု, ထိရောက်သော 0 က်ဘ်ရှာဖွေမှုနှင့်လူ့မျိုးရိုးဗီဇဆိုင်ရာအကြီးအကျယ်တိုးတက်လာသောနားလည်မှုကိုပေးထားသည်။ စက်ခြင်းလေ့လာခြင်းသည်ယနေ့ခေတ်တွင်အလွန်အမင်းပျံ့နှံ့နေပြီး၎င်းကိုမသိရခြင်းမရှိဘဲတစ်နေ့လျှင်အကြိမ်များစွာသုံးနိုင်သည်။ သုတေသီများကမူလူ့အဆင့် AI ကိုတိုးတက်စေရန်အကောင်းဆုံးနည်းလမ်းဖြစ်သည်ဟုသုတေသီများကထင်ကြသည်။ ဤအတန်းတွင်သင်သည်အထိရောက်ဆုံးသောစက်သင်ယူမှုနည်းစနစ်များအကြောင်းလေ့လာပြီး၎င်းတို့ကိုအကောင်အထည်ဖော်ခြင်းနှင့်သင့်အတွက်အလုပ်လုပ်ရန်လေ့ကျင့်မှုရရှိမည်ဖြစ်သည်။ ပို. အရေးကြီးသည်မှာသင်သည်လေ့လာမှု၏သီအိုရီ၏ 0 ါပြေဝါးခြင်းများကိုသာမကလေ့လာသင်ယူခြင်းသာမကဤနည်းများကိုလျင်မြန်စွာနှင့်အပြည့်အစုံကိုပြ problems နာအသစ်များသို့လျင်မြန်စွာနှင့်လက်တွေ့ကျင့်သုံးရန်လိုသည်။ နောက်ဆုံးတွင် Silicon Valley ၏အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်အချို့ကိုတီထွင်ဆန်းသစ်မှုနှင့် AI တို့နှင့်သက်ဆိုင်သည်။
ဤသင်တန်းသည်စက်သင်ယူခြင်း, datamining နှင့်စာရင်းအင်းပုံစံနှင့်စာရင်းအင်းဆိုင်ရာအသိအမှတ်ပြုမှုအတွက်ကျယ်ပြန့်သောနိဒါန်းတစ်ခုပေးသည်။ ခေါင်းစဉ်များတွင် (1) (1) လေ့လာမှုကိုကြီးကြပ်ကွပ်ကဲလေ့လာခြင်း (Parametric / Non-Non-Parametric algorithmric algorithms, vector စက်များ, kernels, nernels neural networks များ) (2) အကန့်အသတ်မရှိသောလေ့လာမှု (Clustering, ရှုထောင်လျှော့ချခြင်း, ထောက်ခံအားပေးမှုစနစ်များ, နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု) ။ (3) စက်သင်ယူခြင်းအတွက်အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များ (ဘက်လိုက်မှု / ကှဲလှဲသီအိုရီ, စက်သင်ယူခြင်းနှင့် AI အတွက်ဆန်းသစ်တီထွင်မှုဖြစ်စဉ်ကို) ။ စမတ်စက်ရုပ်များ (0 က်ဘ်ဆိုက်များနားလည်မှု), စာသားနားလည်မှု (search spam), tex search spam (spams), ကွန်ပြူတာအမြင်, ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များ, အသံ, ဒေတာဘေ့စ်သတ္တုတူးဖော်ရေးနှင့်အခြားဒေသများ။
အခြားဒေသများတွင်အောင်မြင်သောစက်သင်ယူမှုစီမံကိန်းကိုမည်သို့တည်ဆောက်ရမည်ကိုလေ့လာပါမည်။ အကယ်. သင်သည် AI တွင်နည်းပညာခေါင်းဆောင်တစ် ဦး ဖြစ်ရန်ကြိုးစားပါကသင်၏အဖွဲ့၏အလုပ်အတွက်မည်သည့်လမ်းကြောင်းကိုသတ်မှတ်ရမည်ကိုသိပါကဤသင်တန်းသည်သင့်အားမည်သို့သွန်သင်ပေးလိမ့်မည်မဟုတ်ကြောင်း, Building Angry နှင့် Shippings နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုထုတ်ကုန်များ။ ဤသင်တန်းတွင်သင်၏လုပ်ထုံးလုပ်နည်းဆိုင်ရာစီမံကိန်းခေါင်းဆောင်တစ် ဦး အဖြစ်ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းကိုကျင့်သုံးခွင့်ပြုသည့် "Simulator" နှစ်ခုရှိသည်။ ဤအချက်သည် "စက်မှုလုပ်ငန်းအတွေ့အကြုံ" ကိုနှစ်ပေါင်းများစွာအလုပ်အတွေ့အကြုံများပြီးနောက်သာသင်ရနိုင်သည်။
contents
contents
01 နှင့် 02: နိဒါန်း, နိဒါန်း, : Linear algebra -
04: linear ဆုတ်ယုတ်မှုပေါင်းများစွာနှင့်အတူ linear ဆုတ်ယုတ်မှု
octave
06: ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးဝါယန်
BR> 08: ကိုယ်စားပြုမှုဆိုင်ရာကွန်ရက်များ - 09: 09: Tearning Networks - Jeurning Teading Techness (
Machine သင်ယူမှုနည်းစနစ်ဒီဇိုင်းရေးဆွဲခြင်း
BR> 12: Suppr> 13: Cluster စက်များ Suppr>
13: Blustering
14: Dimensional Detection
BR> 17: အကြီးစားစက်သင်ယူမှု
18: လျှောက်လွှာဥပမာ - Photo OCR
သင်တန်းချုပ်အနှစ်ချုပ်
စက်သင်ယူမှုစနစ်နှင့်
- အမှားလျှော့ချရေးအတွက်အလားအလာအကောင်းဆုံးလမ်းညွှန်များကို ဦး စားပေးနိုင်သည် - ရှုပ်ထွေးသော ML SE ကိုနားလည်ရန် မတိုက်ဆိုင်သည့်လေ့ကျင့်မှု / စမ်းသပ်မှုအစုများကဲ့သို့သော ttings များနှင့် / သို့မဟုတ်လူတို့၏စွမ်းဆောင်ရည်ကိုနှိုင်းယှဉ်ခြင်းနှင့် / သို့မဟုတ်နှိုင်းယှဉ်ခြင်းနှင့်နှိုင်းယှဉ်ခြင်းတို့အကြောင်းနှင့် / သို့မဟုတ်နှိုင်းယှဉ်ခြင်းနှင့်နှိုင်းယှဉ်ခြင်းတို့အပေါ်နှိုင်းယှဉ်ခြင်း,