Machine Learning

Hướng dẫn học máy

học máy là một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo (ai) bổ sung cho tính năng tùy thuộc vào trải nghiệm trong quá khứ.

máy học sử dụng mô hình thống kê mà máy tính sử dụng để thực hiện hiệu quả một tác vụ cụ thể mà không cần sử dụng lập trình rõ ràng.

Trong ứng dụng học máy học, trí tuệ nhân tạo, học sâu, mạng thần kinh, python, ngôn ngữ R và nhiều hơn nữa ...

Chúng tôi học trong học máy

- Các khái niệm

-Kiểu học

-Học được giám sát

-Học không giám sát

-Xử lý trước dữ liệu, phân tích và trực quan hóa

- Dữ liệu đào tạo và dữ liệu thử nghiệm

-Các ứng dụng

-Hồi quy

- Các thuật toán

thuật toán cây quyết định

-Hỗ trợ máy vectơ (SVM)

Thuật toán bayes -Naive

-KNN (k-hàng xóm gần nhất)

- K-có nghĩa là

-Random rừng

- Thuật toán giảm thiểu thời gian

-các thuật toán tăng cường

trí tuệ nhân tạo

-Tổng quan về ai

-Hệ thống thông minh

- Môi trường và môi trường

-Các thuật toán tìm kiếm phổ biến

-Hệ thống logic mờ

-Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

-Những hệ thống chuyên gia

-Robotics

-Các mạng tự nhiên

Ngoài ra, hãy tìm hiểu chi tiết về học sâu , Mạng thần kinh cũng như Câu hỏi phỏng vấn về ML, R Language, AI, Python, IOT Đã được thêm vào.