วิทยาศาสตร์ข้อมูล

การเรียนรู้ของเครื่อง — เรียนรู้การสร้างแบบจำลองที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูล, ระบุรูปแบบ และตัดสินใจโดยมีการแทรกแซงของมนุษย์น้อยที่สุด

แนะนำการเรียนรู้ของเครื่อง: Python, R และ AI แบบประยุกต์

การเรียนรู้ของเครื่อง
เรียนรู้หลักการพื้นฐานของปัญญาประดิษฐ์ และสร้างแบบจำลองข้อมูลการคาดการณ์ ครั้งแรกของคุณจากศูนย์
★ 4.5 (3,815)

พื้นฐานของภาษาไพทอน วิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง

การเรียนรู้ของเครื่อง
คำแนะนำสำหรับผู้เริ่มต้นในการใช้ Python สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล การแสดงภาพ และสร้างแบบจำลองการเรียนรู้เครื่องแรกของคุณ
★ 4.6 (3,156)

วิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับผู้เริ่มต้น: ไพทอน, คณิตศาสตร์, และการเรียนรู้ของเครื่อง

การเรียนรู้ของเครื่อง
เรียนรู้หลักการพื้นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูล ตั้งแต่สถิติพื้นฐาน จนถึงการเรียนรู้ของเครื่องจักร โดยไม่ต้องมีประสบการณ์ก่อนหน้า
★ 4.6 (3,190)

Python วิทยาศาสตร์ข้อมูล, การเรียนรู้ของเครื่อง, และพื้นฐานของ AI

การเรียนรู้ของเครื่อง
สร้างฐานที่แข็งแกร่งในการวิเคราะห์ข้อมูล, การสร้างแบบจำลองการคาดการณ์, และปัญญาประดิษฐ์โดยใช้ Python, Pandas, และ TensorFlow ผ่านบทเรียนที่มีโครงสร้างบนพื้นฐานของข้อความ
★ 4.6 (1,296)

ภาษาไพทอนสำหรับการเรียนรู้เครื่องและวิทยาศาสตร์ข้อมูล: พื้นฐานทางปฏิบัติ

การเรียนรู้ของเครื่อง
เรียนรู้การวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน, สร้างแบบจำลองการคาดการณ์, และใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้เครื่องโดยใช้ Python, NumPy, Pandas, และ Scikit-Learn
★ 4.7 (1,126)

วิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง: คำแนะนำสำหรับผู้เริ่มต้นเกี่ยวกับภาษาไพทอนและปัญญาประดิษฐ์

การเรียนรู้ของเครื่อง
สร้างฐานที่มั่นคงในภาษาไพธอน, การวิเคราะห์ข้อมูล, และโมเดลการคาดการณ์ เพื่อแก้ไขปัญหาในโลกจริง ด้วยเทคนิคการเรียนรู้เครื่องและการเรียนรู้ลึก
★ 4.2 (6,045)

การเรียนรู้และจัดกลุ่มของเครื่องจักรโดยไม่มีผู้ดูแลในภาษาไพธอน

การเรียนรู้ของเครื่อง
ค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ โดยใช้ k-means, hierarchical clustering และ estimation density ด้วยการปฏิบัติการภาษาไพธอนที่ใช้ได้จริง
★ 4.7 (5,236)

สนับสนุนเครื่องมือเวกเตอร์ในภาษาไพธอน: การเรียนรู้เครื่องมือที่ใช้ได้

การเรียนรู้ของเครื่อง
สร้างฐานที่แข็งแกร่งใน Support Vector Machines จากหลักการเรขาคณิตพื้นฐานไปจนถึงการประยุกต์ใช้การจัดประเภทที่ทรงพลังและแบบจำลองการถดถอยในภาษาไพธอน
★ 4.7 (1,930)

การเรียนรู้เครื่องแบบปฏิบัติการด้วยภาษาไพธอนและ Scikit-Learn

การเรียนรู้ของเครื่อง
สร้าง, ประเมิน, และปรับปรุงโมเดลการคาดการณ์โดยใช้ Python และ scikit-learn ผ่านการเขียนแบบมีโครงสร้างและขั้นตอนที่ละเอียด
★ 4.6 (8,780)

การเรียนรู้เครื่องแบบมีผู้ดูแลในภาษาไพธอน ด้วย scikit-learnName

การเรียนรู้ของเครื่อง
สร้าง, ปรับแต่ง และประเมินแบบจำลองการคาดการณ์โดยใช้ Python และ scikit-learn เพื่อแก้ไขปัญหาการจัดประเภทและความถดถอยในโลกจริง
★ 4.8 (8,004)

พื้นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูล

การเรียนรู้ของเครื่อง
เรียนรู้วิธีการวิเคราะห์ชุดข้อมูล, สร้างแบบจำลองการคาดการณ์, และปฏิบัติการกระบวนการทำงานข้อมูลสมัยใหม่โดยใช้ภาษาไพธอน
★ 5.0 (6,972)

พื้นฐานวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์

การเรียนรู้ของเครื่อง
เชี่ยวชาญพื้นฐานการวิเคราะห์ข้อมูลและแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง และตัดสินใจอย่างมีข้อมูลโดยใช้เครื่องมือ Python ที่ทันสมัย
★ 5.0 (6,972)

พื้นฐานวิทยาศาสตร์ข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์: เรียนรู้ภาษาไพทอนและการเรียนรู้ของเครื่อง

การเรียนรู้ของเครื่อง
สร้างฐานที่มั่นคงในการวิเคราะห์ข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่องจักร และเครือข่ายประสาท ใช้ภาษาไพธอน เพื่อเริ่มอาชีพของคุณ ในสาขาที่เติบโตอย่างรวดเร็วของปัญญาประดิษฐ์
★ 4.9 (3,752)

การจำแนกประเภทการเรียนรู้เครื่องด้วยการศึกษากรณีการปฏิบัติ

การเรียนรู้ของเครื่อง
เรียนรู้ที่จะสร้างและประเมิน แบบจำลองการจัดประเภทการเรียนรู้ของเครื่อง ในการแก้ไขปัญหาในโลกจริง เช่นการวิเคราะห์ความรู้สึก และการคาดการณ์การผิดนัดชำระหนี้
★ 4.7 (3,739)

พื้นฐานการเรียนรู้ของเครื่อง: สร้างและประเมินแบบจำลองการปฏิบัติ

การเรียนรู้ของเครื่อง
เรียนรู้หลักการพื้นฐานของการเรียนรู้เครื่องและเรียนรู้การสร้าง การประเมิน และการนำเสนอแบบจำลองการคาดการณ์ ด้วยการใช้ภาษาไพธอน และกระบวนการทำงานมาตรฐานของอุตสาหกรรม
★ 4.6 (3,638)

เครื่องมือเรียนรู้อัลกอริทึม: พื้นฐานและการปฏิบัติการภาษาไพธอน

การเรียนรู้ของเครื่อง
สร้างฐานที่แข็งแกร่งในการเรียนรู้เครื่องโดยการเข้าใจอัลกอริทึมพื้นฐานและนำไปใช้กับความท้าทายของข้อมูลโดยใช้ Python
★ 4.5 (3,185)

พื้นฐานการเรียนรู้เครื่องด้วยภาษาไพธอนและสถิติ

การเรียนรู้ของเครื่อง
สร้างฐานที่มั่นคงในการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์และวิเคราะห์สถิติโดยเรียนรู้วิธีการปฏิบัติการการเรียนรู้เครื่องและอัลกอริทึมการเรียนรู้แบบเสริมแรงโดยใช้ภาษาไพธอน
★ 4.6 (2,374)

พื้นฐานการเรียนรู้ของเครื่องด้วยภาษาไพธอนและ scikit-learn

การเรียนรู้ของเครื่อง
สร้าง, ประเมิน, และนำเสนอแบบจำลองการเรียนรู้เครื่องพื้นฐานโดยใช้ Python, scikit-learn, และระบบการทำงานแบบทันสมัย
★ 4.7 (1,121)

พื้นฐานของภาษาไพธอนสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

การเรียนรู้ของเครื่อง
เรียนรู้วิธีการทำความสะอาด, จัดการ, และสร้างโครงสร้างข้อมูลโดยใช้ NumPy และ Pandas เพื่อสร้างฐานที่มั่นคงสำหรับการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์
★ 4.5 (1,087)

การวิเคราะห์ข้อมูลระดับสูงและการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ด้วยภาษาไพธอน

การเรียนรู้ของเครื่อง
สร้างทักษะในการทำความสะอาดชุดข้อมูลที่ซับซ้อน ทำการวิเคราะห์ทางสถิติ และนำเสนอแบบจำลองการเรียนรู้เครื่องที่สามารถทำนายได้ โดยใช้ภาษาไพธอนและไลบรารีข้อมูลสมัยใหม่
★ 4.8 (1,021)

พื้นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและแมชชีนเลิร์นนิง

การเรียนรู้ของเครื่อง
เรียนรู้การวิเคราะห์ข้อมูล สร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ และค้นพบข้อมูลเชิงลึกตั้งแต่เริ่มต้นโดยใช้ Python, pandas และ scikit-learn
★ 4.1 (36)

Applied Data Science with Python: Practical Analytics

การเรียนรู้ของเครื่อง
Build practical data analytics skills and apply machine learning models to real-world datasets using modern Python libraries.
★ 4.5 (19)

Machine Learning with R and Python Projects

การเรียนรู้ของเครื่อง
Develop foundational data science skills by reading and applying machine learning algorithms through project-based written exercises in R and Python.
★ 4.6 (19)

พื้นฐาน Python สำหรับ AI: การเตรียมข้อมูลและการแสดงภาพข้อมูล

การเรียนรู้ของเครื่อง
เรียนรู้การตั้งค่าสภาพแวดล้อมของคุณ จัดการชุดข้อมูลด้วย NumPy และสร้างการแสดงภาพข้อมูลที่ชัดเจน เพื่อสร้างรากฐานการคำนวณที่แข็งแกร่งสำหรับปัญญาประดิษฐ์
★ 4.5 (19)
Showing 24 of 25 courses