Skip to content
Home » สอน Python \U0026 Machine Learning เบื้องต้น 12 ชั่วโมงเต็ม [Full Course] | python ai สอน อัปเดตใหม่

สอน Python \U0026 Machine Learning เบื้องต้น 12 ชั่วโมงเต็ม [Full Course] | python ai สอน อัปเดตใหม่

มาดูหัวข้อ “python ai สอน – สอน Python \u0026 Machine Learning เบื้องต้น 12 ชั่วโมงเต็ม [Full Course]” ในหมวดหมู่: Digital Social Marketing Blog For You ได้รับ Giacongducnguyen.com เรียบเรียงจาก แหล่งข้อมูลมากมายบนเครือข่ายโซเชียลและอินเทอร์เน็ต บทความโดยผู้เขียน Kong Ruksiam มี การดู 99,954 ครั้ง และได้รับคะแนนสูงด้วย มีการกดชอบ 3,197 ครั้ง.

อ้างถึงบทความด้านล่างเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับหัวข้อ python ai สอน นี้ ผลงานใดๆ โปรดแสดงความคิดเห็นด้านล่างบทความหรือดูบทความที่เกี่ยวข้องเพิ่มเติมในหัวข้อ python ai สอน ในส่วนบทความที่เกี่ยวข้อง.

ดูวิดีโอในหัวข้อ: python ai สอน

ด้านล่างเป็นวิดีโอรายละเอียดในหัวข้อ python ai สอน – สอน Python \u0026 Machine Learning เบื้องต้น 12 ชั่วโมงเต็ม [Full Course]. ดูอย่างระมัดระวังและให้ข้อเสนอแนะเกี่ยวกับสิ่งที่คุณกำลังอ่าน!

สอน Python \u0026 Machine Learning เบื้องต้น 12 ชั่วโมงเต็ม [Full Course]
สอน Python \u0026 Machine Learning เบื้องต้น 12 ชั่วโมงเต็ม [Full Course]

See also  วุฒิการศึกษาอะไรบ้าง? ที่ใช้ในการสอบนักเรียนนายสิบตำรวจ อยากรู้ต้องดู! | เรียนตํารวจ ต้องจบอะไร ใหม่

สอน Python \u0026 Machine Learning เบื้องต้น 12 ชั่วโมงเต็ม [Full Course] – python ai สอน และรายละเอียดในหัวข้อนี้

คำอธิบายของธีมpython ai สอน:

🔥 คอร์สสร้างแอพพลิเคชั่นด้วยภาษา Python (Real-World Project)
https://www.udemy.com/course/python-real-world-projects/?referralCode=4D6784B6C4CF2CBB1892
ดาวน์โหลด MNIST Dataset (ตัวเต็ม)
https://www.kaggle.com/avnishnish/mnist-original
Playlist เนื้อหา Python \u0026 Machine Learning เบื้องต้น :
https://www.youtube.com/playlist?list=PLEE74DyIkwEnWO3_W96AN725X2XYoUixg
เอกสารประกอบการสอน :
https://github.com/kongruksiamza/MachineLearning
บทความ Machine Learning :
https://medium.com/@kongruksiamza
ประกอบด้วยเนื้อหา :
0:00 – รู้จักกับ Machine Learning
8:33 – รู้จักกับชุดข้อมูล (Data Set)
17:46 – Iris Data Set
31:20 – MNIST Dataset
46:46 – แสดงภาพตัวเลขด้วย Pylab และ Matplotlib
54:53 – แสดงภาพตัวเลข MNIST Dataset (ตัวเต็ม)
01:16:55 – เขียนโปรแกรมแบ่งชุดข้อมูล
01:34:33 – ไลบราลี่ Seaborn
01:47:43 – รู้จัก Linear Regression
02:03:45 – การกระจายข้อมูล (Scatter)
02:13:28 – สร้างโมเดล Linear Regression
02:33:31 – สร้างโมเดลทำนายอุณหภูมิ
03:06:17 – การวัดประสิทธิภาพโมเดล
03:15:26 – Binary Classifier
03:24:43 – Gradient Descent
03:40:48 – เขียนโปรแกรมแบ่งชุดข้อมูล MNIST
03:52:41 – จำแนกข้อมูลเป็น 2 กลุ่ม (Binary Classification)
04:04:09 – Stochastic Gradient Descent (SGD)
04:26:53 – Cross Validation
04:33:41 – Confusion Matrix
04:50:41 – Precision Recall และ F1-Score
05:06:57 – การคำนวณหาเพื่อนบ้านใกล้สุด (K-NN)
05:21:30 – การสร้าง KNN Model
05:56:52 – ทำนายโรคเบาหวานด้วย KNN พร้อมค่า K ที่เหมาะสม
06:39:09 – ทำนายโรคเบาหวานด้วย KNN และวัดประสิทธิภาพโมเดล
06:52:03 – ทฤษฎีการจัดหมวดหมู่ด้วย Naive Bayes
07:14:54 – สร้างโมเดลด้วย Gaussian Naive Baye
07:33:58 – ทำนายรายได้ประชากรด้วย GaussianNB
08:07:06 – การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA)
08:32:41 – การใช้ PCA ทำงานร่วมกับโมเดล
08:59:46 – MNIST Dataset ทำงานร่วมกับ PCA
09:21:55 – การจัดกลุ่มด้วย K-Means(K-Means Clustering)
09:34:02 – การประยุกต์ใช้ K-Means(K-Means Clustering)
10:02:04 – การจดจำใบหน้า (Face Recognition)
10:24:11 – แสดงข้อมูลใบหน้า (LFW Databset)
10:40:50 – สร้างโมเดลด้วย SVM (Support Vector Machine)
11:19:15 – รู้จักกับ Neural Network
11:33:44 – สร้างโมเดลจดจำตัวอักษรด้วย MLP
ติดตามคลิปใหม่และข่าวสารของเราได้ที่
https://www.kongruksiamstudio.com/
http://www.youtube.com/kongruksiamtutorial
https://www.facebook.com/kongruksiamtutorial
Paypal : [email protected]
#Python #MachineLearning

See also  Mockup Photoshop สอนใช้งาน Mockup | mockup แปล อัปเดตใหม่

ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับหัวข้อ สอน Python \u0026 Machine Learning เบื้องต้น 12 ชั่วโมงเต็ม [Full Course] ในส่วนความคิดเห็นหรือดูบทความเพิ่มเติมที่เกี่ยวข้องกับหัวข้อ python ai สอน.

ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับคีย์เวิร์ด python ai สอน

ด้านล่างนี้คือผลการค้นหาของ python ai สอน จากไซต์ Bing คุณสามารถอ่านเพิ่มเติมได้หากต้องการ


บทความ python ai สอน – สอน Python \u0026 Machine Learning เบื้องต้น 12 ชั่วโมงเต็ม [Full Course] รวบรวมโดยเราจากแหล่งต่างๆ ในเน็ต หากคุณพบว่าบทความนี้มีประโยชน์สำหรับคุณ สนับสนุนด้วยการแชร์ให้คนอื่นดู! ขอบคุณ!

See also  One Piece Fighting Path 2022 Vòng Quay Ss Edward Newgate Râu Trắng-Full Bộ Skill Nát Màn Hình :))) | one piece 4399 อัปเดตใหม่

รูปภาพของเนื้อหา python ai สอน

รูปภาพหัวข้อ สอน Python \u0026 Machine Learning เบื้องต้น 12 ชั่วโมงเต็ม [Full Course] ใช้เพื่ออธิบายบทความเพื่อช่วยให้คุณเข้าใจเนื้อหาของบทความมากขึ้น ดูภาพที่เกี่ยวข้องเพิ่มเติมในส่วนความคิดเห็นหรือดูบทความที่เกี่ยวข้องเพิ่มเติมหากคุณต้องการ

สอน Python \u0026 Machine Learning เบื้องต้น 12 ชั่วโมงเต็ม [Full Course]
สอน Python \u0026 Machine Learning เบื้องต้น 12 ชั่วโมงเต็ม [Full Course]

ให้คะแนนบทความในหัวข้อ python ai สอน

  • ผู้เขียน: Kong Ruksiam
  • การดู: การดู 99,954 ครั้ง
  • หมื่น: มีการกดชอบ 3,197 ครั้ง
  • วันที่อัพโหลดวิดีโอ: 19 เม.ย. 2020
  • Url video: https://www.youtube.com/watch?v=kUF5hPfQWaQ

คำค้นในบทความ สอน Python \u0026 Machine Learning เบื้องต้น 12 ชั่วโมงเต็ม [Full Course]

  • Go
  • GoProgramming
  • Golang
  • Programming
  • MatLab
  • Image
  • Processing
  • Construct2
  • สอนจาวา
  • สอนJAVA
  • JAVAGUI
  • GUI
  • JAVA
  • จาวา
  • ดาต้าเบส
  • Database
  • สอนMongoDB
  • MongoDB
  • NOSQL
  • MEANSTACK
  • สอนPython
  • ไพทอน
  • Python
  • การเขียนโปรแกรม
  • ภาษาไพทอน
  • Tutotial
  • JavaThailand
  • จาวาไทยแลนด์
  • Udemy
  • Coding
  • ProgrammerThailand
  • ไพทอนพื้นฐาน
  • ไพทอนเบื้องต้น
  • ไพทอนขั้นสูง
  • เขียนโปรแกรมไพทอน
  • สร้างเกมด้วยไพทอน
  • SQL
  • Laravel

สอน #Python #\u0026 #Machine #Learning #เบื้องต้น #12 #ชั่วโมงเต็ม #[Full #Course]


ดูวิดีโอเพิ่มเติมในหัวข้อ python ai สอน บน Youtube


นอกจากนี้ คุณสามารถดูข่าวเพิ่มเติมเกี่ยวกับคำหลัก python ai สอน ในจดหมายข่าวฉบับล่าสุดของเรา.

คุณเพิ่งดูบทความในหัวข้อเสร็จแล้ว python ai สอน – สอน Python \u0026 Machine Learning เบื้องต้น 12 ชั่วโมงเต็ม [Full Course]. หากคุณพบว่าข้อมูลในบทความนี้มีประโยชน์ โปรดแบ่งปัน ขอบคุณมาก.

Leave a Reply

Your email address will not be published.