ข้อมูลของบทความนี้จะเกี่ยวกับpython ai สอน หากคุณกำลังมองหาเกี่ยวกับpython ai สอนมาเรียนรู้เกี่ยวกับหัวข้อpython ai สอนในโพสต์สอน Python & Machine Learning เบื้องต้น 12 ชั่วโมงเต็ม [Full Course]นี้.

สรุปเนื้อหาที่เกี่ยวข้องเกี่ยวกับpython ai สอนในสอน Python & Machine Learning เบื้องต้น 12 ชั่วโมงเต็ม [Full Course]ล่าสุด

ดูตอนนี้วิดีโอด้านล่าง

ที่เว็บไซต์mukilteomontessori.comคุณสามารถอัปเดตเนื้อหาอื่น ๆ นอกเหนือจากpython ai สอนได้รับความรู้ที่มีคุณค่ามากขึ้นสำหรับคุณ ที่เพจMukilteoMontessori เราอัปเดตข่าวสารใหม่และแม่นยำสำหรับผู้ใช้อย่างต่อเนื่อง, ด้วยความปรารถนาที่จะให้ข้อมูลที่สมบูรณ์ที่สุดแก่คุณ ช่วยให้คุณอัพเดทข่าวสารทางอินเตอร์เน็ตได้ครบถ้วนที่สุด.

หัวข้อที่เกี่ยวข้องกับหัวข้อpython ai สอน

🔥 คอร์สสร้างแอปพลิเคชั่นภาษา Python (Real-World Project) ดาวน์โหลด MNIST Dataset (ตัวเต็ม) ช้อปผ่าน Shopee : Playlist Basic Python & Machine Learning content : สื่อการสอน : Machine Learning บทความ : มีเนื้อหา : 0:00 – Introduction to Machine การเรียนรู้ 8:33 – ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับชุดข้อมูล 17:46 – ชุดข้อมูล Iris 31:20 – ชุดข้อมูล MNIST 46:46 – การสร้างภาพตัวเลขด้วย Pylab และ Matplotlib 54:53 – แสดงภาพตัวเลข MNIST ชุดข้อมูล (ตัวเต็ม) 01:16:55 – โปรแกรมแบ่งชุดข้อมูล 01:34:33 – Seaborn Library 01:47:43 – แนะนำการถดถอยเชิงเส้น 02:03:45 – Scatter 02:13:28 – Model Linear Regression 02:33:31 – Build Temperature Prediction Model 03: 06:17 – การวัดประสิทธิภาพของโมเดล 03:15:26 – ตัวแยกประเภทไบนารี 03:24:43 – การไล่ระดับสีอย่างช้าๆ 03:40: 48 – เขียนโปรแกรมเพื่อแบ่งชุดข้อมูล MNIST 03:52:41 – การจัดประเภทไบนารี 04:04:09 – Stochastic Gradient Descent (SGD) 04:26:53 – การตรวจสอบข้าม 04:33:41 – Confusion Matrix 04:50:41 – การเรียกคืนที่แม่นยำและ F1 -คะแนน 05:06 :57 – การคำนวณเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด (K-NN) 05:21:30 – การสร้าง KNN Model 05:56:52 – การทำนาย KNN Diabetes ด้วย Optimal K 06:39:09 – การทำนายโรคเบาหวานด้วย KNN และแบบจำลองการวัด ประสิทธิภาพ 06:52:03 – ทฤษฎีการจำแนกประเภทด้วย Naive Bayes 07:14:54 – การสร้างแบบจำลองด้วย Gaussian Naive Baye 07:33:58 – การคาดการณ์รายได้ประชากรด้วย GaussianNB 08:07:06 – การคาดการณ์รายได้ประชากรด้วย GaussianNB 08:07:06 การวิเคราะห์ส่วนประกอบหลัก (PCA) 08:32:41 – PCA ใช้งานได้กับรุ่น 08:59:46 – ชุดข้อมูล MNIST ใช้งานได้กับ PCA 09:21:55 – การทำคลัสเตอร์ด้วย K-Means(K-Means Clustering) 09:34:02 – Application K-Means(K-Means Clustering) 10:02:04 – Face Recognition 10:24:11 – Face Databset (LFW Databset) 10:40:50 – Modeling with SVM (Support Vector Machine) 11:19:15 – ทำความรู้จัก Neural Network 11:33:44 – สร้างโมเดลการจดจำตัวละครด้วย MLP ติดตามคลิปและข่าวสารใหม่ๆ ได้ที่ Paypal : kongruksiamza123@gmail.com #Python #MachineLearning .

SEE ALSO  Currency Converter in Java | Tech Intellegent | สรุปข้อมูลที่ปรับปรุงใหม่เกี่ยวกับโปร เจ ค netbean

รูปภาพที่เกี่ยวข้องกับหมวดหมู่python ai สอน

สอน Python & Machine Learning เบื้องต้น 12 ชั่วโมงเต็ม [Full Course]
สอน Python & Machine Learning เบื้องต้น 12 ชั่วโมงเต็ม [Full Course]

นอกจากการอ่านข้อมูลเกี่ยวกับบทความนี้ สอน Python & Machine Learning เบื้องต้น 12 ชั่วโมงเต็ม [Full Course] คุณสามารถดูบทความเพิ่มเติมด้านล่าง

SEE ALSO  วิธี Save ไฟล์ PowerPoint เป็นไฟล์ PDF แบบง่ายๆ # ฅน IT.com | ข้อมูลทั้งหมดเกี่ยวกับsave powerpoint เป็น pdfที่แม่นยำที่สุด

ดูเพิ่มเติมที่นี่

คำหลักที่เกี่ยวข้องกับpython ai สอน

#สอน #Python #amp #Machine #Learning #เบองตน #ชวโมงเตม #Full.

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 & Machine Learning เบื้องต้น 12 ชั่วโมงเต็ม [Full Course].

SEE ALSO  การสร้าง QR Code ให้สวยและง่ายๆ ด้วย Canva | สังเคราะห์ข้อมูลที่เกี่ยวข้องออกแบบ คิว อา ร์ โค้ดที่ถูกต้องที่สุด

python ai สอน.

เราหวังว่าค่านิยมบางอย่างที่เรามอบให้จะเป็นประโยชน์กับคุณ ขอบคุณมากสำหรับการอ่านpython ai สอนเนื้อหาของเรา

39 thoughts on “สอน Python & Machine Learning เบื้องต้น 12 ชั่วโมงเต็ม [Full Course] | ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับpython ai สอนที่มีรายละเอียดมากที่สุด

  1. Kong Ruksiam says:

    1. 0:00 – รู้จักกับ Machine Learning

    2. 8:33 – รู้จักกับชุดข้อมูล (Data Set)

    3.17:46 – Iris Data Set

    4.31:20 – MNIST Dataset

    5.46:46 – แสดงภาพตัวเลขด้วย Pylab และ Matplotlib

    6.54:53 – แสดงภาพตัวเลข MNIST Dataset (ตัวเต็ม)

    7.01:16:55 – เขียนโปรแกรมแบ่งชุดข้อมูล

    8.01:34:33 – ไลบราลี่ Seaborn

    9.01:47:43 – รู้จัก Linear Regression

    10.02:03:45 – การกระจายข้อมูล (Scatter)

    11.02:13:28 – สร้างโมเดล Linear Regression

    12.02:33:31 – สร้างโมเดลทำนายอุณหภูมิ

    13.03:06:17 – การวัดประสิทธิภาพโมเดล

    14.03:15:26 – Binary Classifier

    15.03:24:43 – Gradient Descent

    16.03:40:48 – เขียนโปรแกรมแบ่งชุดข้อมูล MNIST

    17.03:52:41 – จำแนกข้อมูลเป็น 2 กลุ่ม (Binary Classification)

    18.04:04:09 – Stochastic Gradient Descent (SGD)

    19.04:26:53 – Cross Validation

    20.04:33:41 – Confusion Matrix

    21.04:50:41 – Precision Recall และ F1-Score

    22.05:06:57 – การคำนวณหาเพื่อนบ้านใกล้สุด (K-NN)

    23.05:21:30 – การสร้าง KNN Model

    24.05:56:52 – ทำนายโรคเบาหวานด้วย KNN พร้อมค่า K ที่เหมาะสม

    25.06:39:09 – ทำนายโรคเบาหวานด้วย KNN และวัดประสิทธิภาพโมเดล

    26.06:52:03 – ทฤษฎีการจัดหมวดหมู่ด้วย Naive Bayes

    27.07:14:54 – สร้างโมเดลด้วย Gaussian Naive Baye

    28.07:33:58 – ทำนายรายได้ประชากรด้วย GaussianNB

    29.08:07:06 – การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA)

    30.08:32:41 – การใช้ PCA ทำงานร่วมกับโมเดล

    31.08:59:46 – MNIST Dataset ทำงานร่วมกับ PCA

    32.09:21:55 – การจัดกลุ่มด้วย K-Means(K-Means Clustering)

    33.09:34:02 – การประยุกต์ใช้ K-Means(K-Means Clustering)

    34.10:02:04 – การจดจำใบหน้า (Face Recognition)

    35.10:24:11 – แสดงข้อมูลใบหน้า (LFW Databset)

    36.10:40:50 – สร้างโมเดลด้วย SVM (Support Vector Machine)

    37.11:19:15 – รู้จักกับ Neural Network

    38.11:33:44 – สร้างโมเดลจดจำตัวอักษรด้วย MLP

  2. Me Didii says:

    12 ชม. ฟังทั้งอาทิตย์ทั้งวันเลยค่ะ ขอบคุณคนสอนมากๆ อดทนสุดๆ ขนาดคนเรียนยังอดทนมากๆเลย 555555

  3. NeedNotYouKnow says:

    ขอบคุณนะครับ อยากให้มีีสอนเกี่ยวกับ q learning แบบละเอียดๆบ้างจังครับ ขอบคุณครับ

  4. namer surnamer says:

    เพิ่มเติมนิดนึงเวลา 5:59:40 คือจำนวนครั้งในการตั้งครรภ์ ไม่ใช่จำนวนเดือนในการตั้งครรภ์นะครับ

  5. Pandecha Maungkhot says:

    ขอบคุณสำหรับความรู้ดีๆ หลายๆคลิปที่ลงครับ สอนเข้าใจ สอนดีมากเป็นกำลังใจให้ครับ

  6. Nuttaset Kuapanich says:

    ขอบคุณมากเลยครับ อาจารย์สอนดีมากเลย เรียน 12 ชั่วโมงรู้สึกจุใจมากเลยครับ

ใส่ความเห็น

อีเมลของคุณจะไม่แสดงให้คนอื่นเห็น