Machine Learning for Beginners: No-Code Fundamentals (bằng tiếng Anh).

Học máy đang định hình cảnh quan công nghệ, nhưng bạn không cần phải là một lập trình viên để hiểu sức mạnh của nó. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua các khái niệm cốt lõi của trí tuệ nhân tạo bằng cách sử dụng các giải thích rõ ràng, kịch bản thực tế và khung khái quát. Bạn sẽ chuyển từ không có nền tảng kỹ thuật đến tự tin thảo luận, lên kế hoạch và đánh giá các dự án học máy. Bạn sẽ học được: 1. Hiểu được sự khác biệt cơ bản giữa các quy tắc phần mềm truyền thống và học máy. 2. Xác định các loại học máy chính bao gồm học giám sát, không giám thị và tăng cường. 3.Tìm hiểu cách các công cụ không mã hiện đại được sử dụng để huấn luyện, kiểm tra và triển khai các mô hình dự đoán. 4. Đánh giá hiệu suất mô hình sử dụng các chỉ số cốt lõi như chính xác, chính xác và nhớ lại. 5.Học các nền tảng của AI sinh sản hiện đại, bao gồm kỹ thuật nhanh và các khái niệm sinh sản tăng cường lấy lại. 6. Giải quyết các vấn đề đạo đức quan trọng, riêng tư dữ liệu, và thiên vị thuật toán trong các hệ thống thế giới thực. Chương trình bắt đầu với các định nghĩa cơ bản và các khái niệm nền tảng trước khi hướng dẫn bạn qua việc chuẩn bị dữ liệu, đào tạo mô hình và các ứng dụng AI hiện đại. Nó được thiết kế đặc biệt cho người mới bắt đầu, chuyên gia kinh doanh và quản lý sản phẩm không có kinh nghiệm lập trình hoặc toán học tiên tiến trước đó. Bắt đầu xây dựng kiến thức AI cơ bản của bạn hôm nay.