Machine Learning Cơ Bản

Tác giả Vũ Hữu Tiệp
Bộ sách
Thể loại Tin học
Tình trạng Hoàn Thành
Định dạng eBook pdf
Lượt xem 201
Từ khóa eBook pdf full Vũ Hữu Tiệp Tin học Machine Learning tìm hiểu thêm
Nguồn

*

MACHINE LEARNING CƠ BẢN

"A thousand miles start with a single step"

Machine Learning vẫn là công nghệ định hình vào tương lai, góp phần biến hóa lối sống và làm việc của con bạn hơn bất kì technology nào. đề nghị gạt vứt định kiến“robot cướp việc làm của người lao động”. Thực chất, những phát minh đổi mới và bài toán áp dụng những công cụ ứng dụng cho cuộc sống vẫn luôn luôn là đặc thù tiêu biểu của hầu như tiến trình trở nên tân tiến trong kế hoạch sử, xuyên suốt các cuộc giải pháp mạng nông nghiệp & trồng trọt và công nghiệp.

Bạn đang xem: Machine learning cơ bản vũ hữu tiệp pdf

Nhu cầu mày mò và phân tích về nghành Machine Learning đang gia tăng cao, tuy nhiên nguồn tài liệu bằng Tiếng Việt vẫn còn đó rất ít, SG Trading xin ra mắt quyển sáchMachine Learning cơ bản, cạnh bên những cuốn sách SG Trading đã ra mắt trước đó như quyển thống kê lại Ứng Dụng Trong kinh doanh sẽ là nguồn tài liệu siêu hữu ích giúp bạn đọc những bước đầu tiên học tập về nghành nghề này.

GIỚI THIỆU VỀ TÁC GIẢ

Vũ Hữu TiệpTốt nghiệp Đại học Bách Khoa tp hà nội ngành Điện Tử Viễn Thông năm 2012. Xuất sắc nghiệp ts trường Đại học bang Pennsylvania, Hoa Kỳ ngành kỹ thuật Điện Tử năm 2019. Hiện anh đang là nhân viên nghiên cứu áp dụng Deep Learning vào cách tân và phát triển xe trường đoản cú hành mang lại một doanh nghiệp khởi nghiệp làm việc Thung Lũng Silicon. Anh là người sáng tác blog và admin của forums Machine Learning cơ bản.

MACHINE LEARNING

Những năm gần đây,AI - Artificial Intelligence (Trí Tuệ Nhân Tạo), và ví dụ hơn làMachine Learning (Học thứ hoặc lắp thêm Học)nổi lên như một dẫn chứng của cuộc phương pháp mạng công nghiệp 4.0 (1 - bộ động cơ hơi nước, 2 - tích điện điện, 3 - technology thông tin). Trí Tuệ nhân tạo đang len lách vào mọi nghành nghề trong đời sống mà có thể họ không nhấn ra. Xe trường đoản cú hành của Google cùng Tesla, khối hệ thống tự tag khuôn khía cạnh trong ảnh của Facebook, trợ lý ảo Siri của Apple, hệ thống gợi ý sản phẩm của Amazon, hệ thống nhắc nhở phim của Netflix, máy đùa cờ vây AlphaGo của Google DeepMind, …, chỉ là 1 trong vài trong vô vàn những áp dụng của AI/Machine Learning.

Machine Learning là một trong tập nhỏ của AI. Theo khái niệm của Wikipedia,Machine learning is the subfield of computer science that “gives computers the ability to learn without being explicitly programmed”. Nói đối chọi giản, Machine Learning là 1 trong những lĩnh vực bé dại của kỹ thuật Máy Tính, nó có công dụng tự học hỏi và giao lưu dựa trên dữ liệu đưa vào mà không nhất thiết phải được lập trình nắm thể.

Những năm ngay gần đây, khi mà khả năng giám sát và đo lường của các máy vi tính đượcnâng lên một khoảng cao bắt đầu và lượng dữ liệu kếch xù được thu thậpbởi những hãng technology lớn, Machine Learning đã tiến thêm một cách dài và một nghành nghề dịch vụ mới được thành lập gọi là Deep Learning. Deep Learning sẽ giúp máy tính xách tay thực thi phần đa việc tưởng như không thể vào 10 năm trước: phân loại cả nghìn vật thể không giống nhau trong các bức ảnh, tự sản xuất chú thích cho ảnh, nhại lại giọng nói cùng chữ viết của nhỏ người, giao tiếp với bé người, hay thậm chí còn cả sáng tác văn tốt âm nhạc.

Với sự cải tiến và phát triển thần kì, nên nhu cầu về lực lượng lao động ngànhMachine Learning (Deep Learning)đang ngày một cao, kéo theo đó nhu cầu học Machine Learning trên quả đât và ở vn ngày một lớn. Tác giả vẫn muốn hệ thống lại loài kiến thức của chính bản thân mình về nghành nghề dịch vụ này để sẵn sàng cho tương lai. Người sáng tác đã nỗ lực đi từ hầu như thuật toán cơ bạn dạng nhất của Machine Learning kèm theo các ví dụ và mã nguồn trong mỗi bài viết.

Với đa số từ siêng ngành, tác giả dùng tuy vậy song cả tiếng Anh cùng tiếng Việt, mặc dù sẽ ưu tiên giờ đồng hồ Anh vì thuận lợi hơn cho các bạn trong câu hỏi tra cứu các tài liệu tiếng Anh.

Xem thêm: Hiểu Đúng Về Tone Là Gì Trong Mỹ Phẩm, Toner Là Gì

Khi sẵn sàng các bài bác viết, người sáng tác giả định rằng bạn đọc có một chút kiến thức vềĐại Số con đường Tính (Linear Algebra), xác suất Thống Kê (Probability & Statistics) cùng có kinh nghiệm về lập trình Python. Trường hợp bạn chưa có nhiều kinh nghiệm về các nghành này, chớ quá lo lắng vì mỗi bài bác sẽ chỉ sử dụng một vài kỹ thuật cơ bản.