Machine Learning Fundamentals for Recommendation Systems

แอปพลิเคชันข้อมูลสมัยใหม่ต้องสามารถคาดการณ์ความชอบของผู้ใช้และทำให้การตัดสินใจเป็นไปโดยอัตโนมัติ การทำความเข้าใจหลักการพื้นฐานของ machine learning ช่วยให้คุณเปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ หลักสูตรนี้จะแนะนำคุณตลอดกระบวนการสร้างโมเดล machine learning ตั้งแต่เริ่มต้น คุณจะได้เรียนรู้ตั้งแต่ศัพท์พื้นฐานไปจนถึงการใช้งานระบบแนะนำ โดยได้รับความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับกรอบการทำงานทางคณิตศาสตร์และตรรกะที่ขับเคลื่อนแพลตฟอร์มที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดในปัจจุบันที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: - ทำความเข้าใจแนวคิดพื้นฐานของ machine learning และขั้นตอนการทำงานของ data science - ใช้เทคนิค linear regression และ logistic regression กับชุดข้อมูลจริง - สร้างระบบแนะนำที่ใช้งานได้โดยใช้หลักการ collaborative filtering - ฝึกฝน cross-validation และ regularization เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและความแม่นยำของโมเดล - สำรวจตัวชี้วัดการประเมินสมัยใหม่และ loss functions ที่ใช้ในโมเดลมาตรฐานอุตสาหกรรม - ใช้ feature engineering เบื้องต้นเพื่อเตรียมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น หลักสูตรเริ่มต้นด้วยศัพท์ที่จำเป็นและพื้นฐานทางคณิตศาสตร์ของอัลกอริทึมการเรียนรู้ ก่อนที่จะเข้าสู่การใช้งานจริงผ่านตัวอย่างโค้ดที่เขียนขึ้น คุณจะได้เรียนรู้วิธีปรับแต่งโมเดลโดยการปรับพารามิเตอร์และประเมินผลลัพธ์เทียบกับข้อมูลเกณฑ์มาตรฐาน หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นที่ต้องการทำความเข้าใจกลไกของ machine learning โดยไม่ต้องมีประสบการณ์เฉพาะทางมาก่อน เริ่มต้นการเดินทางสู่ data science ของคุณและเริ่มสร้างระบบอัจฉริยะได้แล้ววันนี้