หลักสูตรเร่งรัดเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงเหมาะกับคุณไหม
โปรดอ่านส่วนงานเตรียมล่วงหน้าและข้อกําหนดเบื้องต้นต่อไปนี้ก่อนเริ่มดูหลักสูตรเร่งรัดเกี่ยวกับ Machine Learning เพื่อให้คุณพร้อมที่จะเรียนจบทุกโมดูล
งานก่อนเริ่มเวิร์กช็อป
ก่อนเริ่มหลักสูตรเร่งรัดเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง ให้ทําดังนี้
- หากคุณเพิ่งเริ่มใช้แมชชีนเลิร์นนิง โปรดดูข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง หลักสูตรแบบเรียนด้วยตนเองสั้นๆ นี้จะแนะนำแนวคิดพื้นฐานเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง
- หากคุณเพิ่งเริ่มใช้ NumPy ให้ทำแบบฝึกหัด บทแนะนำ NumPy แบบย่อ ใน Colab ซึ่งให้ข้อมูล NumPy ทั้งหมดที่คุณต้องการสำหรับหลักสูตรนี้
- หากคุณเพิ่งเคยใช้ pandas ให้ทำแบบฝึกหัด บทแนะนำแบบย่อของ pandas ใน Colab ซึ่งให้ข้อมูล pandas ทั้งหมดที่คุณต้องการสำหรับหลักสูตรนี้
ข้อกำหนดเบื้องต้น
หลักสูตรเร่งรัดเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงไม่ได้คาดหวังหรือกำหนดให้ต้องมีความรู้ด้านแมชชีนเลิร์นนิงมาก่อน อย่างไรก็ตาม เราขอแนะนำให้นักเรียนมีคุณสมบัติตรงตามข้อกําหนดเบื้องต้นต่อไปนี้เพื่อให้เข้าใจแนวคิดที่นำเสนอและทำแบบฝึกหัดจนเสร็จสมบูรณ์
คุณต้องคุ้นเคยกับตัวแปร สมการเชิงเส้น กราฟของฟังก์ชัน ฮิสโตแกรม และค่าเฉลี่ยทางสถิติ
คุณควรเป็นนักโปรแกรมเมอร์ที่ดี คุณควรมีประสบการณ์ในการเขียนโปรแกรม Python อยู่บ้าง เนื่องจากแบบฝึกหัดการเขียนโปรแกรมเป็น Python อย่างไรก็ตาม นักโปรแกรมเมอร์ที่มีประสบการณ์แต่ไม่เคยใช้ Python มาก่อนก็สามารถทำแบบฝึกหัดการเขียนโปรแกรมให้เสร็จได้
ส่วนต่อไปนี้มีลิงก์ไปยังเนื้อหาพื้นฐานเพิ่มเติมที่เป็นประโยชน์
พีชคณิต
- ตัวแปร, สัมประสิทธิ์ และฟังก์ชัน
- สมการเชิงเส้น เช่น \(y = b + w_1x_1 + w_2x_2\)
- ลอการิทึม และสมการลอการิทึม เช่น \(y = ln(1+ e^z)\)
- ฟังก์ชัน Sigmoid
พีชคณิตเชิงเส้น
ตรีโกณมิติ
- tanh (อธิบายว่าเป็นฟังก์ชันการเปิดใช้งาน ไม่จำเป็นต้องมีความรู้มาก่อน)
สถิติ
- ค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน ค่าผิดปกติ และค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน
- ความสามารถในการอ่านฮิสโตแกรม
แคลคูลัส (ไม่บังคับ สำหรับหัวข้อขั้นสูง)
- แนวคิดเกี่ยวกับอนุพันธ์ (คุณไม่จำเป็นต้องคำนวณอนุพันธ์จริงๆ)
- การไล่ระดับหรือความลาดชัน
- อนุพันธ์บางส่วน (ซึ่งเกี่ยวข้องกับอนุพันธ์เชิงกริดอย่างใกล้ชิด)
- กฎเชน (เพื่อทำความเข้าใจอัลกอริทึม Backpropagation ทั้งหมดสําหรับการฝึกโครงข่ายระบบประสาทเทียม)
โปรแกรมภาษาไพธอน
บทแนะนำ Python ครอบคลุมพื้นฐานของ Python ต่อไปนี้
การกําหนดและเรียกใช้ฟังก์ชัน ใช้พารามิเตอร์ตำแหน่งและคีย์เวิร์ด
forลูป,forลูปที่มีตัวแปรตัวดำเนินการซ้ำหลายรายการ (เช่นfor a, b in [(1,2), (3,4)])การจัดรูปแบบสตริง (เช่น
'%.2f' % 3.14)ตัวแปร การกำหนด ประเภทข้อมูลพื้นฐาน (
int,float,bool,str)
การฝึกเขียนโปรแกรมบางรายการใช้แนวคิดขั้นสูงของ Python ต่อไปนี้
Bash Terminal และ Cloud Console
หากต้องการเรียกใช้แบบฝึกหัดการเขียนโปรแกรมในเครื่องหรือในคอนโซลระบบคลาวด์ คุณควรทํางานกับบรรทัดคําสั่งได้ดังนี้