ການຄົ້ນພົບຕົວແບບທີ່ມີການເບິ່ງແຍງທີ່ບໍ່ແມ່ນເສັ້ນຊື່
ໃນໂລກແບບເຄື່ອນໄຫວຂອງການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ຮູບແບບການເບິ່ງແຍງທີ່ບໍ່ແມ່ນເສັ້ນແມ່ນໂດດເດັ່ນເປັນເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບ ແລະມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ. ຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້, ທີ່ເກີນກວ່າເຕັກນິກເສັ້ນດັ້ງເດີມ, ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ສັບສົນດ້ວຍຄວາມແມ່ນຍໍາເພີ່ມຂຶ້ນ. ການຝຶກອົບຮົມນີ້, ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ໃນ OpenClassrooms, ສະເຫນີໃຫ້ທ່ານມີໂອກາດເປັນເອກະລັກເພື່ອຄົ້ນຫາເຕັກນິກຂັ້ນສູງເຫຼົ່ານີ້.
ໃນລະຫວ່າງການຝຶກອົບຮົມນີ້, ທ່ານຈະໄດ້ຮັບການແນະນໍາວິທີການຕ່າງໆທີ່ບໍ່ແມ່ນຮູບແຂບ, ເຊັ່ນ: ການຕັດຕົ້ນໄມ້ແລະປ່າໄມ້ແບບສຸ່ມ. ເຕັກນິກເຫຼົ່ານີ້, ຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນຂົງເຂດວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ໄດ້ຮັບການຍອມຮັບສໍາລັບຄວາມສາມາດໃນການສ້າງແບບຈໍາລອງການພົວພັນທີ່ສັບສົນລະຫວ່າງຕົວແປ.
ເນັ້ນໃສ່ຄວາມເຂົ້າໃຈໃນການປະຕິບັດຕົວຈິງຂອງແນວຄວາມຄິດ, ອະນຸຍາດໃຫ້ທ່ານນໍາໃຊ້ໃຫ້ເຂົາເຈົ້າປະສິດທິຜົນໃນໂຄງການໃນອະນາຄົດຂອງທ່ານ. ດ້ວຍວິທີການສອນທີ່ເນັ້ນໃສ່ໃນການປະຕິບັດຕົວຈິງ, ການຝຶກອົບຮົມນີ້ກະກຽມໃຫ້ທ່ານກາຍເປັນຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການນໍາໃຊ້ຕົວແບບການຊີ້ນໍາທີ່ບໍ່ແມ່ນເສັ້ນ.
ໂດຍການເຂົ້າຮ່ວມໃນການຝຶກອົບຮົມນີ້, ທ່ານກໍາລັງເອົາບາດກ້າວອັນໃຫຍ່ຫຼວງໄປສູ່ການໄດ້ຮັບທັກສະທີ່ມີຄຸນຄ່າສູງໃນຂະແຫນງເຕັກໂນໂລຢີໃນປະຈຸບັນ. ຢ່າພາດໂອກາດນີ້ເພື່ອຈໍາແນກຕົວທ່ານເອງໃນຂົງເຂດການວິເຄາະຂໍ້ມູນ.
ເຮັດໃຫ້ຄວາມຮູ້ຂອງທ່ານເລິກເຊິ່ງກ່ຽວກັບການສ້າງແບບຈໍາລອງ
ໃນຂະແຫນງການທີ່ພັດທະນາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນທີ່ຈະຕ້ອງຊໍານິຊໍານານເຕັກນິກທີ່ຜ່ານມາຫຼາຍທີ່ສຸດ. ການຝຶກອົບຮົມນີ້ນໍາພາທ່ານໂດຍຜ່ານ nuances ຂອງຕົວແບບການຊີ້ນໍາທີ່ບໍ່ແມ່ນເສັ້ນ, ອະນຸຍາດໃຫ້ທ່ານສາມາດເຂົ້າໃຈເລິກແລະປະຕິບັດຂອງເຄື່ອງມືທີ່ສໍາຄັນເຫຼົ່ານີ້.
ທ່ານຈະຄົ້ນຫາແນວຄວາມຄິດທີ່ກ້າວຫນ້າເຊັ່ນ: ເຄື່ອງ vector ສະຫນັບສະຫນູນ (SVM) ແລະເຄືອຂ່າຍ neural, ເຊິ່ງເປັນພື້ນຖານຕົ້ນຕໍໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ເຕັກນິກເຫຼົ່ານີ້, ເປັນທີ່ຮູ້ຈັກສໍາລັບຄວາມແມ່ນຍໍາແລະຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຂອງພວກເຂົາ, ແມ່ນຊັບສິນທີ່ສໍາຄັນໃນກ່ອງເຄື່ອງມືຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານຂໍ້ມູນໃດໆ.
ການຝຶກອົບຮົມຍັງເນັ້ນຫນັກເຖິງຄວາມສໍາຄັນຂອງການກວດສອບຂ້າມແລະການເພີ່ມປະສິດທິພາບ hyperparameter, ຂັ້ນຕອນທີ່ສໍາຄັນເພື່ອຮັບປະກັນການປະຕິບັດແລະຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືຂອງຕົວແບບຂອງທ່ານ. ທ່ານຈະຮຽນຮູ້ທີ່ຈະເປັນເຈົ້າຂອງຂະບວນການທີ່ສັບສົນເຫຼົ່ານີ້ດ້ວຍຄວາມງ່າຍແລະຄວາມຫມັ້ນໃຈ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ທ່ານຈະມີໂອກາດທີ່ຈະເອົາທັກສະໃຫມ່ຂອງທ່ານເຂົ້າໃນການປະຕິບັດໂດຍຜ່ານໂຄງການທີ່ແທ້ຈິງ, ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດລວບລວມຄວາມຮູ້ຂອງທ່ານແລະກຽມພ້ອມສໍາລັບສິ່ງທ້າທາຍໃນຄວາມເປັນຈິງ. ວິທີການມືນີ້ຮັບປະກັນວ່າທ່ານຈະບໍ່ພຽງແຕ່ສາມາດເຂົ້າໃຈແນວຄວາມຄິດເຫຼົ່ານີ້, ແຕ່ຍັງນໍາໃຊ້ໃຫ້ເຂົາເຈົ້າປະສິດທິຜົນໃນໂຄງການໃນອະນາຄົດຂອງທ່ານ.
ຄົ້ນພົບເຕັກນິກການສ້າງແບບຈໍາລອງແບບພິເສດ
ວິທີການເຫຼົ່ານີ້, ເຖິງແມ່ນວ່າກ້າວຫນ້າ, ໄດ້ຖືກນໍາສະເຫນີໃນແບບທີ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ເຖິງແມ່ນວ່າຜູ້ທີ່ຂ້ອນຂ້າງໃຫມ່ໃນພາກສະຫນາມ.
ນອກຈາກນີ້ຍັງມີການເນັ້ນຫນັກໃສ່ຄວາມສໍາຄັນຂອງການປະເມີນຜົນແບບຈໍາລອງແລະການສອດຄ່ອງ, ຂັ້ນຕອນທີ່ສໍາຄັນເພື່ອຮັບປະກັນການວິເຄາະຂອງທ່ານແມ່ນຖືກຕ້ອງແລະເຊື່ອຖືໄດ້. ທ່ານຈະໄດ້ຮຽນຮູ້ທີ່ຈະນໍາທາງຂະບວນການເຫຼົ່ານີ້ດ້ວຍຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງຈະແຈ້ງກ່ຽວກັບຫຼັກການພື້ນຖານ, ການກະກຽມໃຫ້ທ່ານດີເລີດໃນຄວາມພະຍາຍາມໃນອະນາຄົດຂອງທ່ານ.
ດັ່ງທີ່ໄດ້ກ່າວແລ້ວ, ການຝຶກອົບຮົມໃຫ້ທ່ານມີໂອກາດທີ່ຈະເຂົ້າຮ່ວມໂຄງການພາກປະຕິບັດ, ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດປະຕິບັດທັກສະທີ່ທ່ານໄດ້ຮຽນຮູ້ໃນສະພາບການຕົວຈິງ. ວິທີການມືນີ້ກະກຽມໃຫ້ທ່ານບໍ່ພຽງແຕ່ເຂົ້າໃຈແນວຄວາມຄິດທິດສະດີ, ແຕ່ຍັງເພື່ອນໍາໃຊ້ໃຫ້ເຂົາເຈົ້າປະສິດທິຜົນໃນໂລກມືອາຊີບ.
ໃຊ້ໂອກາດນີ້ເພື່ອໃຫ້ຕົນເອງມີທັກສະທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອດີເລີດໃນຂົງເຂດການວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ມີການປ່ຽນແປງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.
