หน้าแรก>การเขียนโปรแกรมที่เกี่ยวข้อง>หลาม
ดาวน์โหลด

machine_learning_ตัวอย่าง

ชุดตัวอย่างและบทช่วยสอนเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่อง

ค้นหาบทช่วยสอนที่เกี่ยวข้องได้ที่ https://lazyprogrammer.me

ค้นหาหลักสูตรที่เกี่ยวข้องได้ที่ https://deeplearningcourses.com

โปรดทราบว่าจะไม่พบโค้ดทั้งหมดจากทุกหลักสูตรในพื้นที่เก็บข้อมูลนี้ ตัวอย่างโค้ดที่ใหม่กว่าบางส่วน (เช่น Tensorflow 2.0 ส่วนใหญ่) จัดทำใน Google Colab ดังนั้นคุณควรตรวจสอบคำแนะนำที่ให้ไว้ในการบรรยายสำหรับหลักสูตรที่คุณกำลังเรียน

ฉันจะค้นหารหัสสำหรับหลักสูตรใดหลักสูตรหนึ่งได้อย่างไร

รหัสของแต่ละหลักสูตรจะแยกตามโฟลเดอร์ คุณสามารถกำหนดได้ว่าโฟลเดอร์ใดสอดคล้องกับหลักสูตรใดโดยดูการบรรยาย "จะรับรหัสได้ที่ไหน" ภายในหลักสูตร (โดยปกติจะเป็นการบรรยายที่ 2 หรือ 3)

ข้อควรจำ: หนึ่งโฟลเดอร์ = หนึ่งหลักสูตร

ทำไมคุณไม่ควรแยก repo นี้

ฉันสังเกตเห็นว่ามีคนจำนวนมากมีส้อมที่ล้าสมัย ดังนั้นฉันไม่แนะนำให้แยกพื้นที่เก็บข้อมูลนี้หากคุณเรียนหลักสูตรใดหลักสูตรหนึ่งของฉัน ฉันกำลังอัปเดตหลักสูตรของฉันอยู่ตลอดเวลา และส้อมของคุณก็จะล้าสมัยในไม่ช้า คุณควรโคลนพื้นที่เก็บข้อมูลแทนเพื่อให้ง่ายต่อการรับการอัปเดต (เช่น แค่ "git pull" แบบสุ่มและบ่อยครั้ง)

รหัสสำหรับหลักสูตรล่าสุดของคุณอยู่ที่ไหน?

เริ่มต้นด้วย Tensorflow 2 ฉันเริ่มใช้ Google Colab สำหรับหลักสูตรเหล่านั้น รหัสจะอยู่ใน Google Colab เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น มีลิงก์ไปยังสมุดบันทึกไว้ในหลักสูตร ดูการบรรยาย "จะรับรหัสได้ที่ไหน" สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติม

ลิงค์หลักสูตรวีไอพี

วิทยาศาสตร์ข้อมูล: หม้อแปลงสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

https://deeplearningcourses.com/c/data-science-transformers-nlp

การเรียนรู้ของเครื่อง: การประมวลผลภาษาธรรมชาติใน Python (V2)

https://deeplearningcourses.com/c/natural-language-processing-in-python

การวิเคราะห์อนุกรมเวลา การพยากรณ์ และการเรียนรู้ของเครื่อง

https://deeplearningcourses.com/c/time-series-analysis

วิศวกรรมการเงินและปัญญาประดิษฐ์ใน Python

https://deeplearningcourses.com/c/ai-finance

PyTorch: การเรียนรู้เชิงลึกและปัญญาประดิษฐ์

https://deeplearningcourses.com/c/pytorch-deep-learning

Tensorflow 2.0: การเรียนรู้เชิงลึกและปัญญาประดิษฐ์ (เวอร์ชันวีไอพี)

https://deeplearningcourses.com/c/deep-learning-tensorflow-2

คณิตศาสตร์ 0-1: พีชคณิตเชิงเส้นสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง

https://deeplearningcourses.com/c/linear-algebra-data-science

หลักสูตรการเรียนรู้เชิงลึกพิเศษ

วิทยาศาสตร์ข้อมูล: การถดถอยเชิงเส้นแบบเบย์ใน Python https://deeplearningcourses.com/c/bayesian-linear-regression-in-python

วิทยาศาสตร์ข้อมูล: การจำแนกประเภทแบบเบย์ใน Python https://deeplearningcourses.com/c/bayesian-classification-in-python

การอนุมานทางสถิติแบบคลาสสิกและการทดสอบ A/B ใน Python https://deeplearningcourses.com/c/statistical-inference-in-python

การเขียนโปรแกรมเชิงเส้นสำหรับการถดถอยเชิงเส้นใน Python https://deeplearningcourses.com/c/linear-programming-python

MATLAB สำหรับนักศึกษา วิศวกร และผู้เชี่ยวชาญด้าน STEM https://deeplearningcourses.com/c/matlab

ลิงค์หลักสูตรอื่นๆ

คณิตศาสตร์ 0-1: แคลคูลัสเมทริกซ์สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง https://deeplearningcourses.com/c/matrix-calculus-machine-learning

การเรียนรู้ของเครื่อง: คอมพิวเตอร์วิทัศน์สมัยใหม่ & AI เชิงสร้างสรรค์ https://deeplearningcourses.com/c/computer-vision-kerascv

DeepFakes & Voice Cloning: การเรียนรู้ของเครื่องด้วยวิธีง่ายๆ https://deeplearningcourses.com/c/deepfakes-voice-cloning

การวิเคราะห์ทางการเงิน: สร้างบอทซื้อขายคู่ ChatGPT https://deeplearningcourses.com/c/chatgpt-pairs-trading

คณิตศาสตร์ 0-1: แคลคูลัสสำหรับ Data Science & Machine Learning https://deeplearningcourses.com/c/calculus-data-science

วิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง: Naive Bayes ใน Python https://deeplearningcourses.com/c/data-science-machine-learning-naive-bayes-in-python

AI ที่ล้ำสมัย: การเรียนรู้การเสริมกำลังเชิงลึกใน Python https://deeplearningcourses.com/c/cutting-edge-artificial-intelligence

ระบบผู้แนะนำและการเรียนรู้เชิงลึกใน Python https://deeplearningcourses.com/c/recommender-systems

Machine Learning และ AI: รองรับ Vector Machines ใน Python https://deeplearningcourses.com/c/support-vector-machines-in-python

การเรียนรู้เชิงลึก: คอมพิวเตอร์วิทัศน์ขั้นสูง https://deeplearningcourses.com/c/advanced-computer-vision

การเรียนรู้เชิงลึก: NLP และ RNN ขั้นสูง https://deeplearningcourses.com/c/deep-learning-advanced-nlp

การเรียนรู้เชิงลึก: GAN และตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบต่างๆ https://deeplearningcourses.com/c/deep-learning-gans-and-variational-autoencoders

AI ขั้นสูง: การเรียนรู้การเสริมแรงเชิงลึกใน Python https://deeplearningcourses.com/c/deep-reinforcement-learning-in-python

ปัญญาประดิษฐ์: การเรียนรู้การเสริมแรงใน Python https://deeplearningcourses.com/c/artificial-intelligence-reinforcement-learning-in-python

การประมวลผลภาษาธรรมชาติด้วย Deep Learning ใน Python https://deeplearningcourses.com/c/natural-language-processing-with-deep-learning-in-python

การเรียนรู้เชิงลึก: โครงข่ายประสาทเทียมที่เกิดซ้ำใน Python https://deeplearningcourses.com/c/deep-learning-recurrent-neural-networks-in-python

การเรียนรู้ของเครื่องแบบไม่มีผู้ดูแล: โมเดลมาร์คอฟที่ซ่อนอยู่ใน Python https://deeplearningcourses.com/c/unsupervised-machine-learning-hidden-markov-models-in-python

ข้อกำหนดเบื้องต้นของการเรียนรู้เชิงลึก: Numpy Stack ใน Python https://deeplearningcourses.com/c/deep-learning-prerequisites-the-numpy-stack-in-python

ข้อกำหนดเบื้องต้นของการเรียนรู้เชิงลึก: การถดถอยเชิงเส้นใน Python https://deeplearningcourses.com/c/data-science-linear-regression-in-python

ข้อกำหนดเบื้องต้นของการเรียนรู้เชิงลึก: การถดถอยโลจิสติกใน Python https://deeplearningcourses.com/c/data-science-logistic-regression-in-python

วิทยาศาสตร์ข้อมูล: การเรียนรู้เชิงลึกและโครงข่ายประสาทเทียมใน Python https://deeplearningcourses.com/c/data-science-deep-learning-in-python

การวิเคราะห์คลัสเตอร์และการเรียนรู้ของเครื่องแบบไม่มีผู้ดูแลใน Python https://deeplearningcourses.com/c/cluster-analysis-unsupervised-machine-learning-python

วิทยาศาสตร์ข้อมูล: การเรียนรู้ของเครื่องภายใต้การดูแลใน Python https://deeplearningcourses.com/c/data-science-supervised-machine-learning-in-python

การเรียนรู้ของเครื่องแบบเบย์ใน Python: การทดสอบ A/B https://deeplearningcourses.com/c/bayesian-machine-learning-in-python-ab-testing

วิทยาศาสตร์ข้อมูล: การประมวลผลภาษาธรรมชาติใน Python https://deeplearningcourses.com/c/data-science-natural-language-processing-in-python

การเรียนรู้เชิงลึกสมัยใหม่ใน Python https://deeplearningcourses.com/c/data-science-deep-learning-in-theano-tensorflow

การเรียนรู้ของเครื่องทั้งมวลใน Python: Random Forest และ AdaBoost https://deeplearningcourses.com/c/machine-learning-in-python-random-forest-adaboost

การเรียนรู้เชิงลึก: โครงข่ายประสาทเทียมแบบ Convolutional ใน Python https://deeplearningcourses.com/c/deep-learning-convolutional-neural-networks-theano-tensorflow

การเรียนรู้เชิงลึกแบบไม่มีผู้ดูแลใน Python https://deeplearningcourses.com/c/unsupervised-deep-learning-in-python

ขยาย
ข้อมูลเพิ่มเติม
แอปที่เกี่ยวข้อง
แนะนำสำหรับคุณ
ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ทั้งหมด