เรียนรู้การดำเนินการเทนเซอร์ PyTorch ที่จำเป็นสำหรับการสร้างและทำความเข้าใจโครงข่ายประสาทเทียมผ่านคู่มือฉบับสมบูรณ์นี้
เจาะลึกการประเมิน ML ใน Python แยกแยะระหว่าง Metrics และ Scoring เรียนรู้เทคนิคการประเมินที่สำคัญ การใช้งาน และแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการประเมินโมเดลที่แข็งแกร่งในบริบททั่วโลก
ปลดล็อกพลังของไลบรารี PIL/Pillow ของ Python สำหรับการปรับแต่งและเพิ่มประสิทธิภาพรูปภาพ เรียนรู้เทคนิคการปรับขนาด ครอบตัด ปรับสี กรอง และอื่นๆ พร้อมตัวอย่างการใช้งานจริง
คู่มือฉบับสมบูรณ์เกี่ยวกับเทคนิคการเลือกคุณลักษณะของ Scikit-learn เพื่อลดมิติข้อมูล ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั่วโลกสร้างแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพและแข็งแกร่งยิ่งขึ้น
สำรวจโลกของ OpenCV ไลบรารีชั้นนำสำหรับคอมพิวเตอร์วิทัศน์ และค้นพบการใช้งานทั่วโลกในหลากหลายสาขา ตั้งแต่การดูแลสุขภาพไปจนถึงการผลิต
เรียนรู้กลยุทธ์ Cross-validation ใน Scikit-learn สำหรับการเลือกโมเดลที่แข็งแกร่ง พร้อมตัวอย่าง K-Fold, Stratified, Time Series CV สำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
สำรวจพลังของการผสานรวม TensorFlow Keras สำหรับการสร้างแบบจำลอง Deep Learning เรียนรู้เทคนิคเชิงปฏิบัติ แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด และการประยุกต์ใช้ขั้นสูงสำหรับนวัตกรรม AI ระดับโลก
เรียนรู้วิธีการสร้างตัวประมาณค่าแบบกำหนดเองใน scikit-learn เพื่อขยายฟังก์ชันการทำงานและนำอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องของคุณเองไปใช้งาน คู่มือนี้ครอบคลุมทุกอย่างตั้งแต่พื้นฐานไปจนถึงเทคนิคขั้นสูง
เรียนรู้ Scikit-learn Pipelines เพื่อปรับปรุงเวิร์กโฟลว์แมชชีนเลิร์นนิงของคุณ ทำความเข้าใจการทำงานอัตโนมัติของการประมวลผลล่วงหน้า การฝึกอบรมโมเดล และการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์
เจาะลึกความสามารถในการพล็อตขั้นสูงของ Seaborn เพื่อสร้างภาพข้อมูลเชิงสถิติที่ซับซ้อน เรียนรู้เทคนิคขั้นเทพสำหรับจอแสดงผลหลายแผง ความสวยงามที่ซับซ้อน และการเล่าเรื่องด้วยข้อมูลบนชุดข้อมูลที่หลากหลาย ปรับปรุงการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณสำหรับผู้ชมทั่วโลก
ปลดล็อกพลังของการเตรียมข้อมูลด้วย Scikit-learn ผ่านไปป์ไลน์การแปลงข้อมูล เรียนรู้วิธีสร้างเวิร์กโฟลล์ Machine Learning ที่แข็งแกร่งและมีประสิทธิภาพเพื่อประสิทธิภาพสูงสุดของโมเดล
ปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของการสำรวจข้อมูลทางสถิติด้วยเทคนิคการพล็อตขั้นสูงของ Seaborn คู่มือนี้ครอบคลุมการแสดงภาพที่ซับซ้อน การปรับแต่ง และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั่วโลก
ยกระดับการแสดงภาพข้อมูลของคุณด้วยการจัดรูปแบบ Python Matplotlib เรียนรู้วิธีปรับแต่งลักษณะที่ปรากฏของพล็อต ตั้งแต่สีและแบบอักษรไปจนถึงธีมและเลย์เอาต์ เพื่อการสื่อสารระดับโลกที่สร้างผลกระทบ
เรียนรู้วิธีสร้างพล็อตแบบโต้ตอบด้วย Matplotlib และวิดเจ็ตเพื่อทำความเข้าใจข้อมูลของคุณอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น เพิ่มประสิทธิภาพการแสดงผลของคุณด้วยสไลเดอร์ ปุ่ม และดรอปดาวน์สำหรับการสำรวจข้อมูลแบบไดนามิก
สำรวจเทคนิคการพล็อตกราฟขั้นสูงใน Seaborn สำหรับการสร้างภาพข้อมูล เรียนรู้เกี่ยวกับการปรับแต่งพล็อต การวิเคราะห์ทางสถิติ และการสร้างภาพที่น่าสนใจสำหรับผู้ชมทั่วโลก
เชี่ยวชาญการ Broadcasting ของ NumPy ใน Python ด้วยคู่มือฉบับสมบูรณ์นี้ เรียนรู้กฎ เทคนิคขั้นสูง และการประยุกต์ใช้จริงเพื่อการจัดการรูปร่างอาร์เรย์อย่างมีประสิทธิภาพในวิทยาศาสตร์ข้อมูลและแมชชีนเลิร์นนิง
เรียนรู้วิธีปรับแต่งรูปภาพ Matplotlib เพื่อการแสดงข้อมูลที่น่าทึ่ง คู่มือนี้ครอบคลุมแกน, ป้ายกำกับ, ชื่อ, คำอธิบาย, เส้นตาราง และอื่นๆ สำหรับผู้ชมทั่วโลก
สำรวจพลังของแอนิเมชัน Matplotlib เพื่อสร้างพล็อตแบบไดนามิกที่เผยให้เห็นข้อมูลเชิงลึกเมื่อเวลาผ่านไป เรียนรู้วิธีสร้างแอนิเมชันกราฟ แผนภูมิ และการแสดงภาพที่ซับซ้อนด้วย Python
ปลดล็อกศักยภาพของ NumPy อย่างเต็มที่ด้วยเทคนิคการจัดทำดัชนีอาร์เรย์ขั้นสูง เรียนรู้การจัดทำดัชนีแบบบูลีน การจัดทำดัชนีแบบแฟนซี และการแบ่งส่วนเพื่อการเลือกข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ
เพิ่มประสิทธิภาพโค้ด NumPy ของคุณให้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพ เรียนรู้เทคนิค vectorization ขั้นสูงเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพงาน Data Science ในระดับโลก คู่มือนี้มีตัวอย่างและข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้