Ứng dụng này là một hướng dẫn cho người mới bắt đầu cho bất cứ ai muốn nghiên cứu khoa học dữ liệu và làm cho các mô hình học máy của riêng mình. Ứng dụng này bao gồm toàn bộ khái niệm về máy học chủ đề cho sinh viên sau đại học và sau đại học Máy học là một lĩnh vực khoa học máy tính cung cấp cho máy tính khả năng học mà không được lập trình một cách rõ ràng. Máy học đôi khi được khai thác với khai thác dữ liệu, trong đó trường con thứ hai tập trung nhiều hơn vào phân tích dữ liệu thăm dò và được gọi là học tập không giám sát. thông qua học máy cũng có thể không được giám sát và được sử dụng để tìm hiểu và thiết lập hồ sơ hành vi cơ bản cho các thực thể khác nhau và sau đó được sử dụng để tìm các dị thường có ý nghĩa.
1. Tìm hiểu các thuật toán học máy khác nhau:
a. Tuyến tính hồi quy
b. k-có nghĩa là Clustering
c. KNN
d. SVM
e. Naive Bayes
f. Cây quyết định
2. Tìm hiểu để phát triển các dự án khoa học dữ liệu khác nhau. Các dự án khác nhau được bao gồm trong ứng dụng để sinh viên có thể liên kết các khái niệm với các vấn đề thực tế trong cuộc sống.
Một số dự án bao gồm:
a. Phân tích tình cảm
b. Rút trích nội dung trang web
c. Nhận dạng chữ viết tay
3. Bạn sẽ hiểu các yêu cầu để tạo ra hệ thống học máy như,
* Khả năng chuẩn bị dữ liệu.
* Thuật toán - cơ bản và nâng cao.
* Tự động hóa và các quy trình lặp lại.
* Khả năng mở rộng.
* Hợp nhất mô hình
Chúng tôi đã bao gồm API YouTube để hiển thị video giáo dục trên YouTube. Chúng tôi đã không ngừng hiển thị Quảng cáo từ YouTube. Chúng tôi chỉ thu hút nhiều người hơn và truyền bá những điều tốt đẹp hơn. Nếu có ai có vấn đề với video được thêm, vui lòng liên hệ với chúng tôi qua Robin@perfectapps.press.