Machine Learning One -Page
MATLAB BKK CENTER
ประเภทของ Machine Learning
- Supervised Learning แบ่งได้ 2 รูปแบบคือ
1.1 การทำ Classification โดยสามารถใช้ Algorithm ได้ดังต่อไปนี้ ซึ่งเป็น Algorithm ที่มี Label
- Logistic Regression
- Naive Bayes Classifier
- K-Nearest Neighbour
- Support Vector Machine
ตัวอย่างการการประยุกต์ใช้
- Email spam detection
- Speech recognition
1.2 การทำ Regression
- Linear Regression
- Ridge Regression
ตัวอย่างการการประยุกต์ใช้
- ทำนายราคาหุ้น
- ทำนายระดับน้ำฝนที่ตก
2. Unsupervised Learning
2.1 การทำ Clustering ซึ่ง Data Without Label โดยสามารถใช้ Algorithm ได้ดังต่อไปนี้
- K-means
- K-Median
- Hierarchical clustering
- Expectation Maximization
ตัวอย่างการการประยุกต์ใช้
- Identifying fake news
- Document analysis
2.2 การทำ Dimensionality Reduction โดยใช้ Algorithm
- Feature Extraction
- PCA
- Feature Selection
- Wrapper ,Filter
ตัวอย่างการการประยุกต์ใช้
- วิเคราะห์การเขียนตัวอักษร
- DNA data
3. Reinforcement Learning
Sate and Action โดยสามารถใช้ Algorithm ได้ดังต่อไปนี้
3.1 Model Free
- Q-Learning
- Hybrid
- Policy optimization
3.2 Model Based โดยสามารถใช้ Algorithm ได้ดังต่อไปนี้
- Learn the Model
- Given the Model
เราสามารถติดตามหรือหากมีความสนใจ สามารถลงทะเบียนได้ใน Course Data Science Roadmap ซึ่งอบรมออนไลน์ 8 สัปดาห์ เรียนว่าเจาะลึกพร้อมตัวอย่างการประยุกต์ใช้ สามารถติดต่อสอบถามไปทาง Admin Facebook Page :(20) Matlab bkk center | Facebook
สามารถติดตามเนื้อหาความรู้ต่างๆ โดยเฉพาะการใช้ประยุกต์ใช้กับโปรแกรม Matlab ได้ที่ Facebook Page :(20) Matlab bkk center | Facebook
Machine Learning for #Predictive #Maintenance Course
NEURAL NETWORK AND DEEP LEARNING COMPLETE COURSE :
ใครอยากเรียนรู้จากตัวอย่างการ Apply จาก #ProjectMachinelearning ต้องไม่พลาด
#Matlab Code ร่วมแชร์ความรู้ สาระผ่านกลุ่ม ->
(กลุ่ม Facebook Matlab Bkk AI & Data science & Other Classroom)>
https://web.facebook.com/groups/403881684322230/