‫ถ้าคุณเคยค้นหาแมชชีนเลิร์นนิงมาก่อน คุณจะรู้ว่ายังมีอีกมาก
‫แหล่งข้อมูลบางอย่างแนะนำการเรียนรู้ คณิตศาสตร์ สถิติ ความน่าจะเป็น และอื่นๆ ก่อนเริ่มต้นใช้งานวิทยาการข้อมูลและแมชชีนเลิร์นนิง
‫และในขณะที่หัวข้อเหล่านี้มีความสำคัญ การพยายามเรียนรู้ทั้งหมดก่อนที่จะเริ่มต้น
‫การลงมือทำก็เหมือนกับการพยายามต้มในมหาสมุทร
‫สิ่งที่เราจะทำคือมุ่งเน้นไปที่การสร้างโซลูชันที่ใช้งานได้จริงและเขียนโค้ดการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อรับข้อมูลเชิงลึก
‫หากคุณเป็นโปรแกรมเมอร์แล้วและเคยมีประสบการณ์กับ Python เมื่อจบหลักสูตรนี้ คุณจะสามารถใช้ทักษะการเขียนโปรแกรมของคุณเพื่อสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่คาดการณ์ได้
‫การเรียนรู้ของเครื่องมีสามส่วน
‫การรวบรวมข้อมูล การสร้างแบบจำลองข้อมูล และการปรับใช้ ซึ่งคุณอาจใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องหลังจากที่คุณทำตามขั้นตอนเหล่านี้ที่นี่แล้ว
‫ไม่ต้องกังวล เราจะอธิบายเฟรมเวิร์กนี้ในเชิงลึกในไม่ช้า
‫คุณอาจนำโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงนี้ไปปรับใช้กับผู้ใช้ผ่านแอปพลิเคชันของคุณหรือผ่าน
‫API หรือบางประเภท
‫นี่คือสิ่งที่เราจะพูดถึง
‫เราจะพูดถึงการสร้างแบบจำลองข้อมูล ซึ่งหมายความว่าคุณจะสามารถใช้ชุดข้อมูลและใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับชุดข้อมูลนั้นได้
‫ขั้นตอนที่เราจะพูดถึงคือ อันดับแรก สร้างกรอบงาน
‫คุณเห็นโครงร่างเล็กน้อยในสไลด์ก่อนหน้า
‫ประการที่สอง เราจะจับคู่เฟรมเวิร์กนั้นเมื่อเราผ่านมันไปกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องแล้ว
‫ซึ่งหมายความว่าผู้คนต่างก็มีปัญหาที่คล้ายคลึงกันกับสิ่งที่เรากำลังจะลองและแก้ไขในอนาคตในอดีต
‫ดังนั้นพวกเขาจึงได้สร้างเครื่องมือสำหรับปัญหาเหล่านั้น
‫ดังนั้น เราจะมาเรียนรู้ว่าเครื่องมือใดบ้างที่ใช้สำหรับโครงการการเรียนรู้ของเครื่อง
‫จากนั้นเพื่อเรียนรู้ทั้งหมดนี้ เราจะเรียนรู้โดยการทำโปรเจ็กต์ต่างๆ ซึ่งเกี่ยวข้องกับขั้นตอนที่หนึ่งและขั้นตอนที่สอง
‫เพื่อสร้างพอร์ตโฟลิโอเพื่อแสดงผลงานและทักษะของคุณ
‫ได้เอาใจใส่อย่างเต็มที่เพื่อให้ความสำคัญกับสิ่งที่สำคัญ
‫เมื่อฉันเริ่มเรียนรู้ แมชชีนเลิร์นนิง ฉันพบว่าตัวเองสับสนว่าต้องทำอย่างไร
‫บ่อยครั้งที่ฉันใช้เวลามากเกินไปในการคิดอะไรบางอย่าง แทนที่จะเขียนโค้ดและลงมือทำ
‫เราจึงออกแบบหลักสูตรนี้เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานั้น
‫แทนที่จะทำทุกอย่างตั้งแต่เริ่มต้น เราจะใช้สิ่งที่ได้ผลเพื่อสร้างโซลูชันที่ใช้งานได้จริง
‫และในขณะเดียวกันก็เรียนรู้เกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงและวิทยาศาสตร์ข้อมูล
‫ตอนนี้ มาดูเฟรมเวิร์กที่เราจะใช้ให้ลึกซึ้งยิ่งขึ้นกัน