Ebook Khát Khao Học Máy – Machine Learning Yearning (Tiếng Việt)

101

Ebook Khát Khao Học Máy – Machine Learning Yearning (PDF) – Cuongquach.com | Bạn muốn hiểu sâu hơn về các kĩ thuật xử lý, ứng dụng thực tế trong các dự án nghiên cứu Machine Learning. Vậy bạn lại không thể bỏ qua cuốn ebook đã được dịch thuật của nhóm Machine Learning Cơ Bản này được, chắc đấy. Nếu bạn quan tâm hãy download ebook ‘Khát Khao Học Máy – Machine Learning Yearning‘ ở Cuongquach.com .

ebook-khat-khao-hoc-may-pdf

Thông tin ebook “Khát Khao Học Máy – Machine Learning Yearning”

Tên tài liệu : Khát Khao Học Máy – Machine Learning Yearning
Tác giả : Nhóm dịch thuật Machine Learning Cơ Bản
Số trang: 127
Ngôn ngữ : Tiếng Việt
Format : PDF
Thể loại : Programming
Phiên bản: 1
Đăng tại: https://cuongquach.com/

Giới thiệu ebook “Khát Khao Học Máy – Machine Learning Yearning”

Sau khi đọc xong cuốn sách này, bạn sẽ hiểu sâu hơn về cách lựa chọn hướng giải quyết kỹ thuật cho đề tài học máy.

Nhưng có thể cộng sự chưa rõ tại sao bạn lại chọn hướng đi như vậy. Ví dụ bạn muốn cả đội xác định và dùng một phép đo đơn trị, nhưng nếu mọi người không đồng tình, thì bạn sẽ làm gì để thuyết phục họ?

Đó là lý do tôi chủ tâm viết những chương rất ngắn. Bạn có thể dễ dàng thuyết phục quý đồng nghiệp bằng cách chia sẻ 1-2 trang của chương liên quan.

Chỉ với một vài thay đổi nhỏ về thứ tự ưu tiên có thể tác động lớn tới năng suất công việc của cả nhóm. Và bằng những thay đổi đó, tôi hi vọng bạn sẽ sớm trở thành siêu nhân Học Máy của cả đội!

Mục lục ebook “Khát Khao Học Máy – Machine Learning Yearning”

+ Table of content

Giới thiệu
1. Tại sao cần chiến lược Học Máy
2. Cách sử dụng cuốn sách khi làm việc nhóm 3. Kiến thức tiền đề và Ký hiệu
4. Quy mô là động lực phát triển học máy

Phần 1: Chuẩn bị tập phát triển và tập kiểm tra
5. Tập phát triển và tập kiểm tra
6. Tập phát triển và tập kiểm tra nên có cùng phân phối 7. Tập phát triển/kiểm tra cần lớn đến mức nào?
8. Thiết lập một phép đo đơn trị làm mục tiêu tối ưu
9. Phép đo để tối ưu và phép đo thỏa mãn
10. Xây dựng một tập phát triển và một phép đo sẽ tăng tốc quá trình làm việc
11. Khi nào cần thay đổi tập phát triển/kiểm tra và các phép đo
12. Điều cần nhớ: Thiết lập các tập phát triển và kiểm tra

Phần 2: Phân tích lỗi cơ bản
13. Bạn mong muốn xây dựng một hệ thống phòng chống email rác mới. Nhóm của bạn có rất nhiều ý tưởng:
14. Phân tích lỗi: đánh giá ý tưởng dựa trên tập phát triển
15. Đánh giá song song các ý tưởng trong quá trình phân tích lỗi
16. Dọn dẹp những mẫu bị gán nhãn nhầm trong tập phát triển và tập kiểm
tra
17. Nếu bạn có một tập phát triển lớn, chia nó thành hai tập con và chỉ phân tích trên một tập
18. Tập phát triển Eyeball và Blackbox nên lớn như thế nào?
19. Điều cần nhớ: Phân tích lỗi cơ bản

Phần 3: Độ chệch và Phương sai
20. Độ chệch và Phương sai: Hai nguồn lớn của lỗi
21. Những ví dụ về Độ chệch và Phương sai 22. So sánh với tỉ lệ lỗi tối ưu
23. Xử lý Độ chệch và Phương sai
24. Đánh đổi giữa Độ chệch và Phương sai 25. Kỹ thuật giảm độ chệch có thể tránh được 26. Phân tích lỗi trên tập huấn luyện
27. Các kỹ thuật giảm phương sai

Phần 4: Đồ thị quá trình học
28. Chẩn đoán độ chệch và phương sai: Đồ thị quá trình học
29. Vẽ đồ thị sai số huấn luyện
30. Diễn giải đồ thị quá trình học: Độ chệch cao
31. Giải nghĩa các đồ thị quá trình học: Những trường hợp khác 32. Vẽ đồ thị quá trình học

Phần 5: So sánh với chất lượng mức con người
33. Tại sao cần so sánh chất lượng mức con người?
34. Cách xác định chất lượng mức con người
35. Vượt qua chất lượng mức con người

Phần 6: Huấn luyện và kiểm tra trên các phân phối khác nhau
36. Khi nào bạn nên huấn luyện và kiểm tra trên những phân phối khác nhau
37. Làm sao để quyết định có nên sử dụng toàn bộ dữ liệu?
38. Làm thế nào để quyết định có nên bao gồm dữ liệu không nhất quán 39. Đánh trọng số dữ liệu
40. Tổng quát hóa từ tập huấn luyện đến tập phát triển
41. Xác định lỗi về độ chệch, phương sai và dữ liệu không tương đồng 42. Xử lý dữ liệu không tương đồng
43. Tổng hợp dữ liệu nhân tạo

Phần 7: Gỡ lỗi các Thuật toán suy luận
44. Bài kiểm tra xác minh tối ưu
45. Dạng tổng quát của bài kiểm tra xác minh tối ưu
46. Ví dụ về Học tăng cường

Phần 8: Học sâu đầu-cuối
47. Sự trỗi dậy của học đầu-cuối
48. Những ví dụ học đầu-cuối khác
49. Ưu nhược điểm của học đầu-cuối
50. Lựa chọn các thành Phần cho pipeline: Tính sẵn có của dữ liệu 51. Lựa chọn các thành Phần cho pipeline: tính đơn giản của tác vụ 52. Trực tiếp học những đầu ra phức tạp

Phần 9: Phân tích lỗi từng Phần
53. Phân tích lỗi từng Phần
54. Quy lỗi cho một thành Phần
55. Trường hợp tổng quát của việc quy lỗi
56. Phân tích lỗi từng Phần và so sánh với chất lượng mức con người 57. Phát hiện một pipeline học máy bị lỗi

Phần 10: Tổng kết
58. Xây dựng một biệt đội siêu anh hùng – Hãy để đồng đội của bạn đọc điều này

Link download ebook “Khát Khao Học Máy – Machine Learning Yearning”

(Google Drive, MediafireMegaNZ. Bấm vào button link để tải.)

Nguồn: https://cuongquach.com/

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here