การเรียนรู้โดยไม่มีผู้ดูแล, ระบบแนะนำ, และการเรียนรู้แบบเสริมแรง

ข้อมูลส่วนใหญ่ของโลกยังไม่ได้ถูกจัดหมวดหมู่ และระบบ AI ที่ทรงพลังที่สุดบางระบบ เรียนรู้โดยการสำรวจสภาพแวดล้อมของมัน หรือเข้าใจความต้องการของผู้ใช้ หลักสูตรนี้จะนำคุณผ่านแนวคิดพื้นฐานของการเรียนรู้โดยไม่มีผู้ดูแล เครื่องมือแนะนำ และการเรียนรู้แบบเสริมแรง คุณจะเปลี่ยนแปลงจากความเข้าใจแบบจำลองพื้นฐานที่ได้รับการดูแลไปสู่การออกแบบระบบที่รวมชุดข้อมูลที่ซับซ้อน แนะนำเนื้อหาที่เกี่ยวข้อง และทำการตัดสินใจอย่างอิสระ คุณจะเรียนรู้อะไร เข้าใจตรรกะพื้นฐาน เบื้องหลังการคัดกรองอัลกอริทึม เช่น K-means และเทคนิคการตรวจจับความผิดปกติ - สร้างระบบการกรองและแนะนำเนื้อหา ใช้หลักการการเรียนรู้ลึกสมัยใหม่ - ใช้แบบจำลองการเรียนรู้แบบเสริมแรงลึก รวมถึงฟังก์ชันค่าสถานะการกระทำและนโยบายการปรับปรุง - สำรวจฐานข้อมูลเวกเตอร์สมัยใหม่ และเทคนิคการฝัง ใช้ในการปรับขนาดระบบแนะนำในปัจจุบัน - ใช้เครื่องมือประเมินเพื่อประเมินความแม่นยำ ความจำ และความปลอดภัยของตัวแทนการเรียนรู้แบบไม่ควบคุมและแบบเสริมแรง หลักสูตรนี้เริ่มต้นด้วยคำศัพท์พื้นฐานและพื้นฐานทางคณิตศาสตร์ของข้อมูลที่ยังไม่ได้ทำการระบุก่อนที่จะไปสู่การแนะนำอัลกอริทึมและสภาพแวดล้อมการเรียนรู้แบบตอบสนอง คุณจะเรียนรู้ผ่านการอธิบายแบบเขียนและขั้นตอนการเดินผ่านโค้ดที่ละเอียด หลักสูตรนี้ออกแบบสำหรับผู้เริ่มต้นที่มีความเข้าใจพื้นฐานของภาษาไพธอนและความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องจักร หลักสูตรนี้ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ก่อนหน้านี้ใน AI ระดับสูง เริ่มอ่านวันนี้เพื่อขยายชุดเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องจักรของคุณด้วยเทคนิคการเปลี่ยนแปลงแบบจำลองเหล่านี้