Please use this identifier to cite or link to this item:
http://thuvien.utt.edu.vn:8080/jspui/handle/123456789/48Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Andrew, Ng | - |
| dc.date.accessioned | 2021-09-24T04:22:39Z | - |
| dc.date.available | 2021-09-24T04:22:39Z | - |
| dc.date.issued | 2020-02-01 | - |
| dc.identifier.uri | http://thuvienso.utt.edu.vn:8080/jspui/handle/123456789/48 | - |
| dc.description | Học Máy là nền tảng cho hàng loạt ứng dụng quan trọng như tìm kiếm trang web, lọc thư điện tử spam, nhận dạng giọng nói, gợi ý sản phẩm, và nhiều ứng dụng khác nữa. Nếu bạn cùng các thành viên trong nhóm đang làm một dự án học máy và rất muốn tiến triển nhanh chóng, thì quyển sách này là dành cho bạn. | vi |
| dc.description.abstract | Học Máy là nền tảng cho hàng loạt ứng dụng quan trọng như tìm kiếm trang web, lọc thư điện tử spam, nhận dạng giọng nói, gợi ý sản phẩm, và nhiều ứng dụng khác nữa. Nếu bạn cùng các thành viên trong nhóm đang làm một dự án học máy và rất muốn tiến triển nhanh chóng, thì quyển sách này là dành cho bạn. | vi |
| dc.description.tableofcontents | MỤC LỤC 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 1 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 Bảng thuật ngữ Anh-Việt Lời Nhóm Dịch | vi |
| dc.language.iso | vi | vi |
| dc.subject | Học Máy | vi |
| dc.subject | Machine Learning | vi |
| dc.title | Khát Khao Học Máy (Machine Learning Yearning) | vi |
| dc.type | Book | vi |
| Appears in Collections: | Công Nghệ Thông Tin | |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| 1580835580102-book_mly_with_cover_vn.pdf Restricted Access | 7.13 MB | Adobe PDF | View/Open Request a copy |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.