- Bài 1: Giới thiệu về Machine Learning
- Bài 2: Machine Learning - AI ngày nay có thể làm gì?
- Bài 3: Machine Learning - AI truyền thống
- Bài 4: Machine Learning - Machine Learning là gì?
- Bài 5: Machine Learning - Phân loại
- Bài 6: Machine Learning - Phân loại (p2)
- Bài 7: Machine Learning - Supervised Learning
- Bài 8: Machine Learning - Thư viện Scikit learn
- Bài 9: Machine Learning - Unsupervised learning
- Bài 10: Machine Learning - Artificial Neural Networks
- Bài 11: Machine Learning - Deep Learning
- Bài 12: Machine Learning - Skills
- Bài 13: Machine Learning - Implementing
- Bài 14: Khởi đầu với neural network
- Bài 15: Xử lý ảnh sử dụng Neural Network
- Bài 16: Mạng neuron tích chập
- Bài 17: Machine Learning - Kết luận
- Bài 18: Rút gọn : Phần 1
- Bài 19: Rút gọn - phần 2
- Bài 20: Rút gọn - phần 3
Bài 17: Machine Learning - Kết luận - AI - Machine Learning cơ bản
Đăng bởi: Admin | Lượt xem: 2000 | Chuyên mục: Machine Learning
Hướng dẫn này đã giới thiệu cho bạn cơ bản về machine learning. Bây giờ, bạn biết rằng Học máy là một kỹ thuật đào tạo máy móc để thực hiện các hoạt động mà bộ não con người có thể làm, mặc dù nhanh hơn và tốt hơn một chút so với con người bình thường. Ngày nay chúng ta đã thấy rằng những cỗ máy có thể đánh bại những nhà vô địch của con người trong các trò chơi như Cờ vua, AlphaGO, những trò chơi được coi là rất phức tạp. Bạn thấy rằng máy móc có thể được đào tạo để thực hiện các hoạt động của con người trong một số lĩnh vực và có thể hỗ trợ con người sống tốt hơn.
Học máy có thể là Học có giám sát hoặc học không giám sát. Nếu bạn có lượng dữ liệu ít hơn và dữ liệu được gắn nhãn rõ ràng để đào tạo, hãy chọn Học có giám sát. Học không giám sát thường mang lại hiệu suất và kết quả tốt hơn cho các tập dữ liệu lớn. Nếu bạn có một bộ dữ liệu khổng lồ dễ dàng có sẵn, hãy sử dụng các kỹ thuật học sâu. Bạn đã biết đến các khải niệm về Học tăng cường và Học củng cố sâu. Ngoài ra bạn đã biết Mạng thần kinh là gì, các ứng dụng và hạn chế của chúng.
Cuối cùng, khi nói đến việc phát triển các mô hình học máy của riêng bạn, hãy xem xét các lựa chọn về ngôn ngữ phát triển, IDE và nền tảng. Điều tiếp theo mà bạn cần làm là bắt đầu học và thực hành từng kỹ thuật học máy. Kiến thức học máy bao la nghĩa là có bề rộng, nhưng nếu xét theo chiều sâu, mỗi chuyên đề có thể học trong vài giờ. Mỗi chủ đề độc lập với nhau. Bạn cần xem xét từng chủ đề một, tìm hiểu, thực hành và triển khai / các thuật toán trong đó bằng cách sử dụng ngôn ngữ lựa chọn của bạn. Đây là cách tốt nhất để bắt đầu học Máy học. Thực hành từng chủ đề một, bạn sẽ sớm có được chiều rộng mà cuối cùng cần phải có của một chuyên gia về Máy học.
Chúc bạn học tốt!
Theo dõi VnCoder trên Facebook, để cập nhật những bài viết, tin tức và khoá học mới nhất!
- Bài 1: Giới thiệu về Machine Learning
- Bài 2: Machine Learning - AI ngày nay có thể làm gì?
- Bài 3: Machine Learning - AI truyền thống
- Bài 4: Machine Learning - Machine Learning là gì?
- Bài 5: Machine Learning - Phân loại
- Bài 6: Machine Learning - Phân loại (p2)
- Bài 7: Machine Learning - Supervised Learning
- Bài 8: Machine Learning - Thư viện Scikit learn
- Bài 9: Machine Learning - Unsupervised learning
- Bài 10: Machine Learning - Artificial Neural Networks
- Bài 11: Machine Learning - Deep Learning
- Bài 12: Machine Learning - Skills
- Bài 13: Machine Learning - Implementing
- Bài 14: Khởi đầu với neural network
- Bài 15: Xử lý ảnh sử dụng Neural Network
- Bài 16: Mạng neuron tích chập
- Bài 17: Machine Learning - Kết luận
- Bài 18: Rút gọn : Phần 1
- Bài 19: Rút gọn - phần 2
- Bài 20: Rút gọn - phần 3