آموزش دوره جامع یادگیری ماشین کاربردی - آخرین آپدیت

مقدمه یادگیری ماشین کاربردی 실용 머신 러닝 소개

• معرفی و ساختار دوره یادگیری ماشین 실용 머신 러닝 전문 과정 소개

• بررسی کلی 강사소개

• معرفی بخش اول 강좌 1 소개

• هوش مصنوعی چیست و یادگیری ماشین چه کاربردی دارد؟ 인공 지능과 머신 러닝이란 무엇인가요?

• داده‌ها و آموزش‌ها چه نقشی دارند؟ 데이터 과학이란 무엇인가요?

• فرآیندهای یادگیری ماشین 머신 러닝 프로세스

• قابلیت‌های کلیدی یادگیری ماشین 머신 러닝의 세 가지 종류

• تحلیل: چگونه تصمیمات هوشمندانه بگیریم؟ 분류: 무엇이고 어떻게 작동하는가?

• مفهوم: تعریف مفاهیم و پذیرش 회귀: 회귀선과 예상 수치

• مبانی آموزشی 비지도 학습

• آموزش‌های تکمیلی 강화 학습

• جمع‌بندی 주간 요약

یادگیری ماشین در دنیای واقعی 현실 세계에서의 머신 러닝

• روش‌های یادگیری از طریق تجربه و داده 일반화와 기계가 실제로 학습하는 방법

• ویژگی‌ها و محدودیت‌های داده‌های واقعی 로우 데이터의 특징 및 변형

• تحلیل و بررسی نقاط قوت و ضعف داده‌ها 농부 베티의 정밀 농업 계획

• درک مفاهیم QuAM و کاربرد آن QuAM을 이용할 때 고려해야 할 점

• استراتژی‌های جمع‌آوری داده‌های جامع 광범위한 사례 좁히기

• پیاده‌سازی تحلیل‌های تجاری 비즈니스 평가 알아보기

• مدیریت و سازماندهی داده‌ها 모든 것이 대리지표입니다

• جمع‌بندی 주간 요약

داده‌های آموزشی 학습 데이터

• ساختار داده‌های آموزشی 훈련 데이터의 출처

• چگونه داده‌های آموزشی مناسب را شناسایی کنیم؟ 나는 얼마만큼의 데이터가 필요할까?

• اصول تئوری 윤리적 문제

• ساختار کلی داده‌های آموزشی 데이터 출처의 편향

• جمع‌آوری داده‌ها با استفاده از متدهای نویزی 노이즈와 무작위성의 출처

• استراتژی‌های تقسیم‌بندی داده‌ها 이미지 분류 사례

• تخصص داده‌ها: مفاهیم کلیدی و کاربردی 데이터 정제: 모두가 가장 좋아하는 일

• نحوه تنظیم فیلترهای داده‌ای 데이터 파이프라인을 설정하는 이유

• جمع‌بندی 주간 요약

چرخه حیات یادگیری ماشین 머신 러닝 프로젝트

• مفهوم MLPL MLPL 개요

• تحلیل ساختار MLPL 농부 베티의 MLPL

• بررسی متدهای تعریف و پیاده‌سازی 문제 정의 과정 알아보기

• اعمال QuAM در تحلیل‌های تجاری 비즈니스에 사용할 QuAM 평가하기

• بهینه‌سازی مدل‌های QuAM QuAM의 강점을 기술적으로 평가하기

• بررسی قابلیت‌های نهایی 틀린 것의 여러 가지 종류

• جمع‌بندی 주간 요약