Những kiến thức cần thiết để học tốt Machine Learning trong vòng 2 tháng. Essential Knowledge for learning Machine Learning in two months.

Jupyter Notebook 99.97% C++ 0.03%

machine-learning tensorflow tensorflow-tutorials tensorflow-experiments machine-learning-tutorials python-tutorials javascript python python3 numpy jupyter-notebook

learn-machine-learning-in-two-months's Introduction

Lộ trình học Machine Learning, Deep Learning cho người mới bắt đầu

Tôi đã từng học Machine Learning trong vòng 2 tháng và tôi tin bạn cũng có thể làm được.

Lộ trình sẽ giúp bạn nắm chắc công nghệ này từ cơ bản đến nâng cao, xây dựng Machine Learning model từ python thuần cho đến các thư viện cao cấp như TensorFlow hay Keras. Đi sâu phân tích bản chất vấn đề là giá trị cốt lõi của khóa học này.

P/S: Hãy để lại 1 star để team có động lực xuất bản các phần tiếp theo và cũng đừng quên chia sẻ tới bạn bè của bạn.

Tôi là Founder ProtonX và VietAI Hà Nội, tôi sản xuất nội dung giúp đỡ cộng đồng học AI. :D

Ngày 10/12/2019, sau 2 vòng phỏng vấn, Google chính thức công nhận tôi là Google Developer Expert in Machine Learning đầu tiên tại Việt Nam.

Tìm tôi ở đây.

Video giới thiệu về Machine Learning:

Giới thiệu về thành tựu và mục tiêu của VietAI tại đây.

Xem tôi trên Youtube

Mục lục

1. Kiến thức toán học cần thiết (Hoàn tất)
2. Kỹ năng lập trình Python (Hoàn tất)
3. Thư viện Numpy và TensorFlow (Hoàn tất)
4. Hiển thị dữ liệu và các công cụ (Đang tiến hành)
- Dữ liệu bảng
5. Bài toán hồi quy (Regression) (Hoàn tất)
6. Bài toán phân loại (Classification) (Hoàn tất)
7. Triển khai (Deploy) Machine Learning Model trên Production (Hoàn tất)
8. Machine Learning trên trình duyệt và TensorFlowJS (Hoàn tất)
9. Cập nhật mới nhất
- TensorFlow 2.0
- Trải nghiệm PaperSpace Gradient Community
10. Ôn luyện thuật toán mỗi ngày (Đang tiến hành)
- Backtracking Algorithm
11. Một số ứng dụng triển khai thực tế (Đang tiến hành)
- Ứng dụng Transfer Learning

12. [Video] AI cơ bản + Luyện thi chứng chỉ Tensorflow

1. Giới thiệu Machine Learning/ Deep Learning
- Video
1. Xây dựng bài toán nhận diện giao thông (bao gồm tăng cường data)
1. Xây dựng lớp tích chập / MaxPooling
- Video
- Notebook
1. Tự động đánh nhãn và xử lý ảnh nhiều chiều
- Video
- Notebook
1. Transfer Learning với InceptionNet
- Video
- Notebook
1. Tokenizations and Sequence
- Video
- Notebook
1. Word2Vec
- Video
1. Thực hành xây dựng Embeddings
- Video
- Notebook
1. Mạng RNN
- Video
1. Thực hành xây dựng mạng RNN, LSTM, Bi-directional
- Video
- Notebook
1. Tính toán số lượng tham số mạng RNN
- Video
1. Bài toán sinh từ
- Video
- Notebook
1. Giới thiệu dữ liệu Time series
- Video
1. Xây dựng Time Series dataset bằng Tensorflow Dataset
- Video
- Notebook
1. Sử dụng RNN để giải bài toán dữ liệu thời gian
- Video
- Notebook

learn-machine-learning-in-two-months's People

Contributors

Stargazers

Watchers

Forkers

ducanhtran thieumao tech-save sinhdev dinhho1902 bazzil29 enzymz mauluong tranvancuong2597 ktpm489 tung491 iamdylanngo trinhngocdieu truong225 tranthuykieu anhtbok92 tmcancode johnnyb1509 bigant88 dev218 toannd96 sonvc94 ngoctran1910 tqd0109 anhtn512 hieuphung21 bugatino cong91 vuquangtam usthfablab robocon2011 karleinstein nnett0523 ungtu3012 dnhdang94 tin-tr1nh tdkseraph thuyvy3110 deadblueshark nosgnoh haidang9719 tuanmy nezne1k4 kienhng duongdang152 binler nguyenthanhit thienlelong trannhutle kimlongngo nguy3nm1nhvu0ng huyhoang8398 nguyenducanhst96 alexblack2202 quangtranhong nguyenthaiphuong tiepnguyenptit vuongtuananh4597 tiger-1974 hoangngv moonbka backviet khaihengr thangngq dinhchinh82 vanleantking netaddiction tienanht98 hoanguyen zeuspnt quangngoc430 vinhnguyen90 kasenguyen truongvanhieu hainguyenth meimei96tq trongtan124 hangnhat57 ken832189 ziggy192 drnhan truongkhanhduy95 leaderwing thandongtb lumosnysm tonys0n ga-tungnguyen dragonbk91 hqcthunders lequi trunglnm meelement laithehoangbk vutuananh1210 thinhphan nhatanhnguyen1257 caoen171 vijard hungdv98 l0st7

learn-machine-learning-in-two-months's Issues

Should use Anaconda instead install python libraries by pip manually

Same with title. Install libraries by pip usually occur some errors that cause by windows and hard to solve. I think suggest anaconda from first place is better and saving time.

Mac

StandardScaler in dataprocessing

dùng hàm StandardScaler để chuẩn hóa dữ liệu đầu vào là dataframe nhưng nó trả về numpy.array. Nếu dùng pd.Dataframe() thì mất tên cột mặc dù chuyển được từ numpy về dataframe

one easy way by using Pandas: (here I want to use mean normalization)
normalized_df=(df-df.mean())/df.std()
to use min-max normalization:
normalized_df=(df-df.min())/(df.max()-df.min())

Nhưng thời gian normal và ram tốn nhiều, vậy có cách nào hay hơn để chuẩn hóa mà đầu ra vẫn ở dạng dataframe không?

Should change addEdge function in Graph python file - Nên sửa đổi code hàm addEdge

Hi Bạn,
Mình ko thấy file được change code, nên mình tạo issue này để góp ý sửa đổi ạ
Mình thấy phần code của : Graph -> addEdge() (phần thêm cạnh), code đang hơi phức tạp về mặt giải thuật. Mình góp ý nên sửa lại như sau, để code vừa đơn giản, vừa hiệu quả hơn;

def addEdge(self, edge):
        if type(edge) is set:
            if edge not in self.edges():
                nodes = self.graph.keys()
                (e_start, e_end) = tuple(edge)
                if e_start not in nodes: #Nếu chưa có node start thì thêm vào, nếu có rồi thì ko cần làm gì
                    self.graph[e_start] = []
                if e_end not in nodes: #Nếu chưa có node end thì thêm vàoì, nếu có rồi thì ko cần làm gì
                    self.graph[e_end] = []
                #Bây giờ cả hai node đều chắc chắn có trong graph
                self.graph[e_start].append(e_end)
                self.graph[e_end].append(e_start)
        else:
            print("Edge type must be set")

bangoc123 / learn-machine-learning-in-two-months Goto Github PK

learn-machine-learning-in-two-months's Introduction

Lộ trình học Machine Learning, Deep Learning cho người mới bắt đầu

Mục lục

learn-machine-learning-in-two-months's People

Contributors

Stargazers

Watchers

Forkers

learn-machine-learning-in-two-months's Issues

Should use Anaconda instead install python libraries by pip manually

Mac

StandardScaler in dataprocessing

Should change addEdge function in Graph python file - Nên sửa đổi code hàm addEdge

Is Stanford CS229 a good course to learn about ML?

issues

Tài liệu tham khảo

Review Bubble Sort Output Result

Recommend Projects

React

Vue.js

Typescript

TensorFlow

Django

Laravel

D3

Recommend Topics

javascript

web

server

Machine learning

Visualization

Game

Recommend Org

Facebook

Microsoft

Google

Alibaba

D3

Tencent