Chuyển tới nội dung
Home » Machine Learning Cơ Bản | Mục Lục Ebook “Machine Learning Cơ Bản”

Machine Learning Cơ Bản | Mục Lục Ebook “Machine Learning Cơ Bản”

Chứng khoán hôm nay | Nhận định thị trường: VNINDEX VÀO ĐẠI SÓNG, TOP SIÊU CỔ SẮP NỔ MẠNH

4) Sự khác biệt cơ bản giữa ML và lập trình truyền thống:

  • Lập trình truyền thống: cung cấp DỮ LIỆU (Đầu vào) + CHƯƠNG TRÌNH (logic), chạy chương trình trên máy tính và nhận đầu ra.
  • Học máy: cung cấp DỮ LIỆU (Đầu vào) + Đầu ra, chạy chương trình trên máy tính trong quá trình đào tạo và máy tính tự tạo chương trình (logic) riêng, chương trình này có thể được đánh giá trong khi thử nghiệm.

Chính xác việc học có ý nghĩa gì đối với máy tính? Một máy tính được cho là đang học hỏi từ Trải nghiệm đối với một số loại Tác vụ nếu hiệu suất của nó trong một tác vụ nhất định được cải thiện nhờ Trải nghiệm. Một chương trình máy tính được cho là học hỏi từ trải nghiệm E đối với một số loại nhiệm vụ T và phép đo hiệu suất P, nếu hiệu suất của nó ở các nhiệm vụ trong T, được đo bằng P, được cải thiện với trải nghiệm E. Ví dụ: chơi cờ, E = kinh nghiệm chơi nhiều ván cờ, T = nhiệm vụ chơi cờ, P = xác suất chương trình sẽ thắng trò chơi tiếp theo. Nói chung, bất kỳ vấn đề học máy nào cũng có thể được gán cho một trong hai cách phân loại chính: Học có giám sát và Học không giám sát.

2) Phân loại Machine Learning:

Supervised learning (Học có giám sát):

Học có giám sát (supervised learning) là nhiệm vụ học máy học một chức năng ánh xạ đầu vào (input) thành đầu ra (output) dựa trên các cặp đầu vào (input) – đầu ra mẫu (output). Dữ liệu đã cho được dán nhãn (labels) . Cả hai bài toán phân loại và hồi quy đều là bài toán học có giám sát.

Unsupervised learning (Học không giám sát):

Học không giám sát (Unsupervised learning) là thuật toán ML được sử dụng để đưa ra các suy luận từ các tập dữ liệu đầu vào (input) mà không được gán nhãn.

Reinforcement learning (Học tăng cường):

Học tăng cường là vấn đề khiến một tác nhân hành động để tối đa hóa phần thưởng nhận được. Người học không được cho biết những hành động cần thực hiện như trong hầu hết các hình thức học máy mà thay vào đó phải khám phá hành động nào mang lại nhiều phần thưởng nhất bằng cách thử chúng.

Semi-supervised learning (Học bán giám sát):

Học bán giám sát là một cách tiếp cận học máy kết hợp dữ liệu nhỏ được gắn nhãn với một lượng lớn dữ liệu không được gắn nhãn trong quá trình đào tạo. Học bán giám sát nằm giữa học không giám sát và học có giám sát.

Chứng khoán hôm nay | Nhận định thị trường: VNINDEX VÀO ĐẠI SÓNG, TOP SIÊU CỔ SẮP NỔ MẠNH
Chứng khoán hôm nay | Nhận định thị trường: VNINDEX VÀO ĐẠI SÓNG, TOP SIÊU CỔ SẮP NỔ MẠNH

5) Một vài ứng dụng thực tế:

  • Nói về mua sắm trực tuyến, có hàng triệu người dùng với vô số sở thích về thương hiệu, màu sắc, phạm vi giá, v.v. Khi mua sắm trực tuyến, người mua có xu hướng tìm kiếm một số sản phẩm. Giờ đây, việc tìm kiếm một sản phẩm thường xuyên sẽ khiến Facebook, website, công cụ tìm kiếm hoặc cửa hàng trực tuyến của người mua bắt đầu đề xuất hoặc hiển thị ưu đãi cho sản phẩm cụ thể đó. Không có ai ngồi đó để mã hóa một nhiệm vụ như vậy cho từng người dùng, tất cả nhiệm vụ này là hoàn toàn tự động. Ở đây, ML đóng vai trò của nó. Các nhà nghiên cứu, nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư ML xây dựng các mô hình trên máy tính bằng cách sử dụng chất lượng dữ liệu và lượng dữ liệu khổng lồ và giờ đây, máy tính của họ đang tự động hoạt động và thậm chí cải thiện với kinh nghiệm và thời gian ngày càng nhiều. Theo truyền thống, quảng cáo chỉ được thực hiện trên báo, tạp chí và đài phát thanh nhưng giờ đây công nghệ đã giúp chúng ta đủ thông minh để thực hiện Quảng cáo được nhắm mục tiêu (hệ thống quảng cáo trực tuyến), một phương pháp hiệu quả hơn để nhắm mục tiêu đối tượng dễ tiếp thu nhất.
  • Ngay cả trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, ML cũng đang làm một công việc tuyệt vời. Các nhà nghiên cứu và các nhà khoa học đã chuẩn bị các mô hình để đào tạo máy phát hiện ung thư chỉ bằng cách nhìn vào hình ảnh tế bào trượt. Để con người thực hiện nhiệm vụ này, nó sẽ mất rất nhiều thời gian. Nhưng bây giờ, không còn chậm trễ nữa, máy móc dự đoán khả năng mắc hay không mắc bệnh ung thư với độ chính xác nhất định và các bác sĩ chỉ cần đưa ra một cuộc gọi đảm bảo, thế là xong. Câu trả lời cho việc làm thế nào điều này có thể thực hiện được rất đơn giản, tất cả những gì cần thiết là một cỗ máy tính toán cao, một lượng lớn dữ liệu hình ảnh chất lượng tốt, mô hình ML với các thuật toán tốt để đạt được kết quả hiện đại. Các bác sĩ thậm chí đang sử dụng ML để chẩn đoán bệnh nhân dựa trên các thông số khác nhau đang được xem xét.
  • Tất cả các bạn có thể phải sử dụng xếp hạng IMDB, Google Photos nơi nhận dạng khuôn mặt, Google Lens nơi mô hình nhận dạng văn bản hình ảnh, ML có thể trích xuất văn bản từ hình ảnh bạn cung cấp và Gmail phân loại E-mail là xã hội, quảng cáo, cập nhật, hoặc diễn đàn sử dụng phân loại văn bản, là một phần của ML.

Nội dung sách

Chương I, mình giới thiệu về cách cài đặt môi trường với Anaconda để chạy code Python cơ bản. Ngoài ra mình cũng hướng dẫn sử dụng Google Colab, với GPU Tesla K80 được Google cung cấp miễn phí. Nên bạn đọc có thể train model online thay vì sử dụng máy tính, laptop cá nhân.

Chương II, mình đề cập đến Machine Learning cơ bản với hai thuật toán Linear Regerssion và Logistic Regression. Đồng thời mình giới thiệu về thuật toán Gradient descent, rất quan trọng trong Deep Learning. Bên cạnh đó mình giới thiệu các kiến thức Toán cơ bản như: phép toán với ma trận, biểu diễn bài toán dạng ma trận,…

Chương III, mình giới thiệu về bài toán Neural Network cũng chính là xương sống của Deep Learning và thuật toán Backpropagation để giải bài toán này. Ngoài ra, để hiểu rõ bản chất của Neural Network nên mình cũng hướng dẫn mọi người code từ đầu Neural Network và Backpropagation bằng Python trong chương này.

Chương IV, mình đề cập tới Convolutional Neural Network (CNN) cho bài toán có xử lý ảnh. Sau đó giới thiệu về thư viện Keras và ứng dụng CNN cho bài toán phân loại ảnh với bộ dữ liệu chữ số viết tay (MNIST). Cuối chương mình giới thiệu về ứng dụng thực tế của CNN cho bài toán ô tô tự lái.

Chương V, mình giới thiệu một số tips trong Deep Learning như transfer learning, data augmentation, mini-batch gradient descent, dropout, non-linear activation, … để tăng độ hiệu quả của mô hình.

Chương VI, tiếp nối ý tưởng từ chương IV, mình đề cập đến hai bài toán lớn của Deep Learning trong Computer Vision. Đó là bài toán về Object Detection và Image Segmentation. Bên cạnh đó mình có hướng dẫn các bước làm bài toán detect biển số xe máy.

Chương VII, mình giới thiệu về thuật toán Recurrent Neural Network (RNN) cho bài toán dữ liệu dạng chuỗi và mô hình cải tiến của nó là Long Short Term Memory (LSTM). Sau đó mình hướng dẫn mọi người áp dụng mô hình LSTM cho bài toán thêm mô tả cho ảnh. Cuối cùng mình giới thiệu mạng sequence to sequence (seq2seq) cho bài toán dịch cùng cơ chế attention.

Chương cuối mình giới thiệu về mạng generative adversarial networks (GAN) với một số mô hình GAN như deep convolutional GAN (DCGAN), conditional GAN (cGAN).

Máy tính lượng tử là gì? Giải thích dễ hiểu trong 5 phút
Máy tính lượng tử là gì? Giải thích dễ hiểu trong 5 phút

1) Định nghĩa về ML:

Arthur Samuel, người tiên phong của Mỹ trong lĩnh vực trò chơi máy tính và trí tuệ nhân tạo, đã đặt ra thuật ngữ “Machine Learning” vào năm 1959 khi còn ở IBM. Ông định nghĩa học máy là “lĩnh vực nghiên cứu cung cấp cho máy tính khả năng học hỏi mà không cần lập trình rõ ràng”. Tuy nhiên, không có định nghĩa nào được chấp nhận rộng rãi cho học máy. Các nhà khoa học máy tính khác nhau đưa ra các định nghĩa khác nhau. Trong đó định nghĩa được sử dụng rộng rãi: “ML là một chương trình máy tính tối ưu hóa tiêu chí hiệu suất bằng cách sử dụng các dữ liệu mẫu có sẵn và kinh nghiệm quá khứ. Chúng ta có một mô hình được xác định tối đa một số tham số và học tập là việc thực thi chương trình máy tính để tối ưu hóa các tham số của mô hình bằng cách sử dụng dữ liệu đào tạo hoặc kinh nghiệm trong quá khứ. Mô hình có thể là dự đoán để đưa ra dự đoán trong tương lai hoặc mô tả để thu thập kiến thức từ dữ liệu. Lĩnh vực nghiên cứu được gọi là học máy liên quan đến câu hỏi làm thế nào để xây dựng các chương trình máy tính tự động cải thiện theo kinh nghiệm.”

1.2) Định nghĩa về việc học:

“Một chương trình máy tính được cho là học hỏi từ trải nghiệm E đối với một số loại nhiệm vụ T và phép đo hiệu suất P , nếu hiệu suất của nó ở các nhiệm vụ T, được đo bằng P , được cải thiện với trải nghiệm E.”

Ví dụ:

  • Vấn đề học tập nhận dạng chữ viết tay

    • Nhiệm vụ T: Nhận dạng và phân loại các từ viết tay trong hình ảnh
    • Hiệu suất P : Phần trăm từ được phân loại chính xác
    • Kinh nghiệm đào tạo E : Tập dữ liệu các từ viết tay với các phân loại nhất định
  • Một vấn đề học lái xe robot

    • Nhiệm vụ T: Lái xe trên đường cao tốc sử dụng cảm biến tầm nhìn
    • Hiệu suất P : Khoảng cách trung bình đã đi trước khi xảy ra lỗi
    • Trải nghiệm đào tạo E : Chuỗi hình ảnh và lệnh điều khiển được ghi lại khi quan sát người lái xe

    Một chương trình máy tính học hỏi kinh nghiệm được gọi là chương trình học máy hay đơn giản là chương trình học tập.

3) ML thật chất là gì?

Arthur Samuel, người tiên phong trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và lập trình game, đã đặt ra thuật ngữ “Machine Learning”. Ông định nghĩa máy học là một “Lĩnh vực nghiên cứu cung cấp cho máy tính khả năng học hỏi mà không cần lập trình rõ ràng”. Theo cách phổ thông hơn, Machine Learning (ML) có thể được giải thích là tự động hóa và cải thiện quá trình học tập của máy tính dựa trên kinh nghiệm của chúng mà không được lập trình thực sự, tức là không có bất kỳ sự trợ giúp nào của con người. Quá trình bắt đầu bằng việc cung cấp dữ liệu chất lượng tốt và sau đó đào tạo máy móc (máy tính) bằng cách xây dựng các mô hình máy học sử dụng dữ liệu và các thuật toán khác nhau. Việc lựa chọn thuật toán phụ thuộc vào loại dữ liệu và loại nhiệm vụ đang cố gắng tự động hóa.

Tại sao mình nghỉ việc Data Scientist? Lời khuyên cho các bạn muốn làm Data Scientist.
Tại sao mình nghỉ việc Data Scientist? Lời khuyên cho các bạn muốn làm Data Scientist.

Giới thiệu ebook “Machine Learning Cơ Bản”

Những phát triển thần kỳ của trí tuệ nhân tạo dẫn tới nhu cầu cao về mặt nhần lực làm việc trong các ngành liên quan tới machine learning ở Việt Nam cũng như trên thế giới. Đó cũng là nguồn động lực để tác giả gây dựng và phát triển blog Machine Learning cơ bản từ đầu năm 2017 (https://machinelearningcoban.com).

Tính tới thời điểm đặt bút viết những dòng này, blog đã có hơn một triệu lượt ghé thăm. Facebook page Machine Learning cơ bản chạm mốc 14 nghìn lượt likes, Forum Machine Learning cơ bản đạt tới 17 nghìn thành viên. Trong quá trình viết blog và duy trì các trang Facebook, tác giả đã nhận được nhiều sự ủng hộ của bạn đọc về tinh thần cũng như vật chất. Nhiều bạn đọc cũng khuyến khích tác giả tổng hợp kiến thức trên blog thành một cuốn sách cho cộng đồng những người tiếp cận với ML bằng tiếng Việt. Sự ủng hộ và những lời động viên đó là động lực lớn cho tác giả khi bắt tay vào thực hiện và hoàn thành cuốn sách này.

Lĩnh vực ML nói chung và DL nói riêng là cực kỳ lớn và có nhiều nhánh nhỏ. Phạm vi một cuốn sách chắc chắn không thể bao quát hết mọi vấn đề và đi sâu vào từng nhánh cụ thể. Do vậy, cuốn sách này chỉ nhằm cung cấp cho bạn đọc những khái niệm, kỹ thuật chung và các thuật toán cơ bản nhất của ML. Từ đó, bạn đọc có thể tự tìm thêm các cuốn sách và khóa học liên quan nếu muốn đi sâu vào từng vấn đề.

Hãy nhớ rằng luôn bắt đầu từ những điều đơn giản. Khi bắt tay vào giải quyết một bài toán ML hay bất cứ bài toán nào, chúng ta nên bắt đầu từ những thuật toán đơn giản. Không phải chỉ có những thuật toán phức tạp mới có thể giải quyết được vấn đề. Những thuật toán phức tạp thường có yêu cầu cao về khả năng tính toán và đôi khi nhạy cảm với cách chọn tham số. Ngược lại, những thuật toán đơn giản giúp chúng ta nhanh chóng có một bộ khung cho mỗi bài toán. Kết quả của các thuật toán đơn giản cũng mang lại cái nhìn sơ bộ về sự phức tạp của mỗi bài toán. Việc cải thiện kết quả sẽ được thực hiện dần ở các bước sau.

Cuốn sách này sẽ trang bị cho bạn đọc những kiến thức khái quát và một số hướng tiếp cận cơ bản cho các bài toán ML. Để tạo ra các sản phẩm thực tiễn, chúng ta cần học hỏi và thực hành thêm nhiều.

Mục lục ebook “Machine Learning Cơ Bản”

+ Table of content

1 Ôn tập Đại số tuyến tính2 Giải tích ma trận3 Ôn tập Xác suất4 Ước lượng tham số mô hình5 Các khái niệm cơ bản6 Các kỹ thuật xây dựng đặc trưng7 Hồi quy tuyến tính….23 Tập lồi và hàm lồi24 Bài toán tối ưu lồi25 Đối ngẫu26 Máy vector hỗ trợ27 Máy vector hỗ trợ lề mềm28 Máy vector hỗ trợ hạt nhân29 Máy vector hỗ trợ đa lớp

All Machine Learning Models Explained in 5 Minutes | Types of ML Models Basics
All Machine Learning Models Explained in 5 Minutes | Types of ML Models Basics

Tái bản lần thứ hai

Trong quá trình đi dạy và đi làm mình thấy rất nhiều câu hỏi hay về machine learning, deep learning như: L1 và L2 loss khác nhau thế nào, tại sao L1 tốt cho outliers,… Nên mình cập nhật sách để cập nhật các kiến thức cho bạn đọc. Thêm vào đó, qua quá trình dạy mình sẽ sửa sách theo hướng giải thích các kiến thức đơn giản, dễ hiểu hơn cho bạn đọc. Bên cạnh đó, sách vẫn còn những lỗi nhỏ nên mình muốn sửa và cập nhật. Các thay đổi trong lần tái bản thứ hai:

  • Thêm chương GAN.
  • Viết bài sequence to sequence và attention.
  • Viết bài hướng dẫn dùng yolo để detect biển số xe.
  • Thêm phần visualize CNN.
  • So sánh các loss function cho linear regression.
  • Giải linear regression bằng đại số tuyến tính.
  • Viết lại phần python cơ bản.
  • Thêm phần word embedding.
  • Thêm phần batch normalization.
  • Hướng dẫn lưu model trong machine learning dùng numpy.
  • Đọc soát lại và sửa nội dung các phần trong sách.

Giới thiệu

Hồi đầu năm 2019, khi nghiên cứu ứng dụng về Deep Learning trong ngành Y, mình nhận ra là mặc dù bản thân mình là kỹ sư có khả năng lập trình Deep Learning nhưng lại thiếu kiến thức chuyên môn ngành Y để phát triển ứng dụng chuyên sâu. Ngược lại, các bác sĩ hiểu được các vấn đề chuyên môn thì lại thiếu các kỹ năng lập trình cần thiết.

Thế nên mình quyết định viết loạt bài viết này để giới thiệu các kiến thức cơ bản về Deep Learning cũng như các ứng dụng của nó để mọi người có kiến thức chuyên môn, có dữ liệu trong các ngành khác như y tế, ngân hàng, nông nghiệp,… có thể tự áp dụng được Deep Learning trong lĩnh vực của họ.

Thêm vào đó mình muốn cung cấp một nền tảng về toán và Deep Learning cơ bản cho các bạn học sinh, sinh viên có thể làm được ứng dụng và đào sâu nghiên cứu về deep learning trong môi trường học thuật.

Vì hướng mình nhiều độc giả với các background khác nhau nên khi viết mình giải thích toán chi tiết nhưng đơn giản và dễ hiểu. Bên cạnh đó mình cũng có các bài ứng dụng Deep Learning trong thực tế xen kẽ giữa các nội dung lý thuyết để bạn đọc dễ tiếp thu hơn.

Cuối cùng, hy vọng qua cuốn sách, bạn đọc có được những kiến thức cơ bản về Deep Learning và thấy được các ứng dụng của nó. Để rồi áp dụng các ý tưởng vào start-up, công ty để có các ứng dụng hay, thiết thực cho xã hội. Bên cạnh đó mong rằng cuấn sách là bệ phóng cho các bạn sinh viên Việt Nam nghiên cứu thêm về Deep Learning để có các nghiên cứu, thuật toán mới.

Điểm mới so với blog

Sách Deep Learning cơ bản được tổng hợp từ series deep learning cơ bản từ trên blog của mình. Tuy nhiên nội dung sách được biên soạn cẩn thận hơn so với blog ở các phần sau:

  • Hướng dẫn cài đặt và sử dụng môi trường Anaconda cũng như google colab cho người mới dùng dễ sử dụng hơn.
  • Kiến thức về Python cơ bản.
  • Phần bài tập sau mỗi chương để bạn đọc vận dụng các kiến thức đã học.
  • Nội dung mỗi bài được chỉnh sửa cẩn thận hơn.

Thông điệp

Từ những ngày đầu tiên viết blog mình luôn quan niệm “chia sẻ là để học hỏi” thế nên “kiến thức là để cho đi”. Cuốn sách này được chia sẻ miễn phí tới bạn đọc với thông điệp:

“Vì một cộng đồng AI Việt Nam phát triển bền vững”

Tuy nhiên, nếu bạn thấy nội dung trên blog, sách “Deep Learning cơ bản” hữu ích cũng như ủng hộ các bài viết sắp tới của mình và muốn đóng góp cho blog. Bạn có thể ủng hộ theo hướng dẫn sau.

Sinh viên IT nên và không nên chọn ngành gì ?
Sinh viên IT nên và không nên chọn ngành gì ?

6) Cách thức hoạt động của ML:

  • Thu thập dữ liệu trong quá khứ dưới mọi hình thức phù hợp để xử lý. Chất lượng dữ liệu càng tốt thì càng phù hợp để mô hình hóa
  • Xử lý dữ liệu – Đôi khi, dữ liệu được thu thập ở dạng thô và cần được xử lý trước. Ví dụ: Một số bộ dữ liệu có thể thiếu giá trị cho một số thuộc tính nhất định và trong trường hợp này, nó phải được điền các giá trị phù hợp để thực hiện học máy hoặc bất kỳ hình thức khai thác dữ liệu nào. Các giá trị bị thiếu cho các thuộc tính số như giá nhà có thể được thay thế bằng giá trị trung bình của thuộc tính trong khi các giá trị bị thiếu cho các thuộc tính phân loại có thể được thay thế bằng thuộc tính có chế độ cao nhất. Điều này luôn phụ thuộc vào loại bộ lọc sử dụng. Nếu dữ liệu ở dạng văn bản hoặc hình ảnh thì cần chuyển đổi nó sang dạng số, có thể là danh sách hoặc mảng hoặc ma trận. Đơn giản, Dữ liệu phải được làm cho phù hợp và nhất quán. Nó sẽ được chuyển đổi sang định dạng mà máy có thể hiểu được.
  • Chia dữ liệu đầu vào thành các tập huấn luyện, xác thực chéo (cross-validation) và kiểm tra (test sets). Tỷ lệ giữa các bộ tương ứng phải là 6:2:2.
  • Xây dựng mô hình với các thuật toán và kỹ thuật phù hợp trên tập huấn luyện.
  • Thử nghiệm mô hình được khái niệm hóa với dữ liệu không được cung cấp cho mô hình tại thời điểm đào tạo và đánh giá hiệu suất của mô hình.

All rights reserved

Ebook Machine Learning Cơ Bản (PDF) – Cuongquach.com | Tài liệu Machine Learning với ngôn ngữ Tiếng Việt cực kì hiếm trong giai đoạn Machine Learning đang phát triển dần ở Việt Nam. Nhưng với tác giả Vũ Hữu Tiệp thì bạn sẽ có được nguồn kiến thức miễn phí , nhưng cô đọng căn bản về Machine Learning đấy. Nếu bạn quan tâm hãy download ebook ‘Machine Learning Cơ Bản‘ ở Cuongquach.com .

Contents

Con đường học PhD của tôi Oct 11, 2018

Con đường học PhD của tôi Oct 11, 2018

Bài 37: Tích chập hai chiều Oct 3, 2018

Bài 37: Tích chập hai chiều Oct 3, 2018

Giới thiệu Diễn đàn Machine Learning cơ bản Sep 11, 2018

Giới thiệu Diễn đàn Machine Learning cơ bản Sep 11, 2018

Bài 36. Giới thiệu về Keras Jul 6, 2018Xem tiếp »

Xem tiếp »

Bài 36. Giới thiệu về Keras Jul 6, 2018Xem tiếp»

Xem tiếp»

Bài 35: Lược sử Deep Learning Jun 22, 2018

Bài 35: Lược sử Deep Learning Jun 22, 2018

Bạn đọc viết: Con đường học Khoa học dữ liệu của một sinh viên Kinh tế Mar 22, 2018

Bạn đọc viết: Con đường học Khoa học dữ liệu của một sinh viên Kinh tế Mar 22, 2018

Bài 34: Decision Trees (1): Iterative Dichotomiser 3 Jan 14, 2018Xem tiếp »

Xem tiếp »

Bài 34: Decision Trees (1): Iterative Dichotomiser 3 Jan 14, 2018Xem tiếp»

Xem tiếp»

Bài 33: Các phương pháp đánh giá một hệ thống phân lớp Jan 3, 2018Xem tiếp »

Xem tiếp »

Bài 33: Các phương pháp đánh giá một hệ thống phân lớp Jan 3, 2018Xem tiếp»

Xem tiếp»

FundaML 3: Làm việc với các mảng ngẫu nhiên Oct 28, 2017Xem tiếp »

Xem tiếp »

FundaML 3: Làm việc với các mảng ngẫu nhiên Oct 28, 2017Xem tiếp»

Xem tiếp»

FundaML 2: Làm việc với ma trận Oct 28, 2017Xem tiếp »

Xem tiếp »

FundaML 2: Làm việc với ma trận Oct 28, 2017Xem tiếp»

Xem tiếp»

Total visits:

Machine Learning Cơ bản || Lesson 01: Sơ lược về Machine Learning

Sơ lược về Machine Learning (ML)

Muốn làm Data Engineer: Những thứ cơ bản (và miễn phí) bạn có thể học
Muốn làm Data Engineer: Những thứ cơ bản (và miễn phí) bạn có thể học

Keywords searched by users: machine learning cơ bản

Mua Machine Learning Cơ Bản | Tiki
Mua Machine Learning Cơ Bản | Tiki
Mua Machine Learning Cơ Bản | Tiki
Mua Machine Learning Cơ Bản | Tiki
Sách Machine Learning Cơ Bản – Luyện Code
Sách Machine Learning Cơ Bản – Luyện Code
Mua Machine Learning Cơ Bản | Tiki
Mua Machine Learning Cơ Bản | Tiki
Ai - Machine Learning Cơ Bản
Ai – Machine Learning Cơ Bản
Lập Trình Machine Learning Cơ Bản] - Bài 1: Giới Thiệu Machine Learning |  Howkteam - Youtube
Lập Trình Machine Learning Cơ Bản] – Bài 1: Giới Thiệu Machine Learning | Howkteam – Youtube
Tự Học Machine Learning Cơ Bản Cho Người Mới Bắt Đầu
Tự Học Machine Learning Cơ Bản Cho Người Mới Bắt Đầu
Khóa Tự Học Machine Learning Cơ Bản - Youtube
Khóa Tự Học Machine Learning Cơ Bản – Youtube
Hiểu Machine Learning Cơ Bản Thì Có Thể Làm Vị Trí Gì?
Hiểu Machine Learning Cơ Bản Thì Có Thể Làm Vị Trí Gì?
Bài 5: Machine Learning - Phân Loại
Bài 5: Machine Learning – Phân Loại
Tìm Hiểu Kiến Thức Cơ Bản Về Học Máy | Chất Lượng Dữ Liệu & Tiền Xử Lý |  Thân Quang Khoát — Eightify
Tìm Hiểu Kiến Thức Cơ Bản Về Học Máy | Chất Lượng Dữ Liệu & Tiền Xử Lý | Thân Quang Khoát — Eightify
Ai - Machine Learning Cơ Bản - Icp Das Việt Nam
Ai – Machine Learning Cơ Bản – Icp Das Việt Nam
Hiểu Machine Learning Cơ Bản Thì Có Thể Làm Vị Trí Gì?
Hiểu Machine Learning Cơ Bản Thì Có Thể Làm Vị Trí Gì?
Tự Học Machine Learning Cơ Bản Cho Người Mới Bắt Đầu
Tự Học Machine Learning Cơ Bản Cho Người Mới Bắt Đầu
Code Learn
Code Learn
Machine Learning Cơ Bản || Lesson 01: Sơ Lược Về Machine Learning
Machine Learning Cơ Bản || Lesson 01: Sơ Lược Về Machine Learning
Mua Machine Learning Cơ Bản | Tiki
Mua Machine Learning Cơ Bản | Tiki
Lưu Trữ Machine Learning Cơ Bản - Thiết Bị Giáo Dục Stem
Lưu Trữ Machine Learning Cơ Bản – Thiết Bị Giáo Dục Stem
Khóa Học Machine Learning In Economics And Finance 1
Khóa Học Machine Learning In Economics And Finance 1
Ai Và Machine Learning Sẽ Tác Động Đến Lĩnh Vực Bảo Mật Theo Cách Nào ? -  Technology Diver
Ai Và Machine Learning Sẽ Tác Động Đến Lĩnh Vực Bảo Mật Theo Cách Nào ? – Technology Diver
Code Learn
Code Learn
Machine Learning Cơ Bản: Tìm Hiểu Qua Các Hình Ảnh Trực Quan
Machine Learning Cơ Bản: Tìm Hiểu Qua Các Hình Ảnh Trực Quan
Hiểu Machine Learning Cơ Bản Thì Có Thể Làm Vị Trí Gì?
Hiểu Machine Learning Cơ Bản Thì Có Thể Làm Vị Trí Gì?

See more here: kientrucannam.vn

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *