Deep Learning และ Machine Learning
53 Questions
0 Views

Choose a study mode

Play Quiz
Study Flashcards
Spaced Repetition
Chat to Lesson

Podcast

Play an AI-generated podcast conversation about this lesson

Questions and Answers

Matrix คืออะไร?

  • ตารางของตัวเลขที่เรียงกันเป็นแถวและคอลัมน์ (correct)
  • โปรแกรมใน Data Science ที่ใช้วิเคราะห์ข้อมูล
  • ชุดของข้อมูลที่ไม่สามารถนำมาคำนวณได้
  • รูปแบบการจัดเก็บข้อมูลในเอกสาร

ส่วนประกอบสำคัญของ Matrix มีอะไรบ้าง?

  • จำนวนและตัวอักษร
  • แถวและคอลัมน์ (correct)
  • ฟังก์ชันและตัวแปร
  • พิกัดและรูปทรง

ข้อมูลใดที่มักถูกจัดเก็บในรูปแบบ Matrix ในโลกของ AI?

  • ข้อมูลภาพถ่ายและตารางข้อมูลต่างๆ (correct)
  • ข้อมูล Excel เกี่ยวกับการขาย
  • ข้อมูลเว็บไซต์และฐานข้อมูล
  • รายชื่อผู้เข้าร่วมโปรเจค

Kaggle Competitions มีวัตถุประสงค์เพื่ออะไร?

<p>วัดฝีมือและเก็บเกี่ยวประสบการณ์ใน Data Science (D)</p> Signup and view all the answers

Array 2 มิติ มีความเกี่ยวข้องกับ Matrix อย่างไร?

<p>Array 2 มิติเป็นวิธีการนำแนวคิด Matrix ไปใช้ในโปรแกรม (D)</p> Signup and view all the answers

พิกเซลในรูปภาพจะถูกแทนด้วยอะไรใน Matrix?

<p>ตัวเลขที่บ่งบอกสีหรือความสว่าง (C)</p> Signup and view all the answers

Portfolio มีความสำคัญอย่างไรในสายงาน Data Science?

<p>ช่วยสร้าง Resume และแสดงผลงาน (B)</p> Signup and view all the answers

ใน Matrix แถว (Row) หมายถึงอะไร?

<p>แนวของตัวเลขที่เรียงจากซ้ายไปขวา (B)</p> Signup and view all the answers

ปัญญาประดิษฐ์แบบเข้ม (Super AI) มีความสามารถเช่นไร?

<p>มีความสามารถถึงขั้นเหนือมนุษย์ในหลายด้าน (D)</p> Signup and view all the answers

Machine Learning (ML) คืออะไร?

<p>การเรียนรู้ของเครื่องที่ไม่ต้องเขียนโปรแกรมใหม่ (C)</p> Signup and view all the answers

Deep Learning ใช้เทคนิคใดในการเรียนรู้?

<p>โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Network) (C)</p> Signup and view all the answers

Natural Language Processing (NLP) มีวัตถุประสงค์หลักคืออะไร?

<p>ช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจภาษาของมนุษย์ (B)</p> Signup and view all the answers

คอมพิวเตอร์วิทัศน์ (Computer Vision) ช่วยให้เครื่องคอมพิวเตอร์ทำอะไร?

<p>มองเห็นและเข้าใจโลก (D)</p> Signup and view all the answers

ใน Machine Learning การสร้าง Model ใช้กระบวนการใด?

<p>การเรียนรู้จากข้อมูลที่มีอยู่ (C)</p> Signup and view all the answers

หน่วยพื้นฐานของ AI เช่น ขอบเขตไหนที่นับว่าเป็น AI?

<p>การเรียนรู้และพัฒนาการทำงานด้วยตนเอง (A)</p> Signup and view all the answers

ใน Deep Learning การจำแนกหรือการทำนายใช้รูปแบบใด?

<p>Supervised Learning (C)</p> Signup and view all the answers

ข้อมูลชุดเรียนรู้ (Training Set) มีบทบาทอย่างไรในการสร้างโมเดล?

<p>ใช้เพื่อสร้างโมเดลผ่านการฝึกด้วยข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ (D)</p> Signup and view all the answers

ชุดข้อมูล (Dataset) คืออะไร?

<p>การจัดกลุ่มข้อมูลที่มีลักษณะร่วมกัน (C)</p> Signup and view all the answers

การแบ่งข้อมูลออกเป็นชุดเรียนรู้และชุดทดสอบควรทำในสัดส่วนใด?

<p>75% สำหรับเรียนรู้ และ 25% สำหรับทดสอบ (C)</p> Signup and view all the answers

การแสดงภาพในรูปแบบ grayscale reversed ด้วย Pylab ใช้คำสั่งใด?

<p>pylab.imshow(image_dataset, cmap=pylab.cm.gray_r) (C)</p> Signup and view all the answers

การเรียนรู้แบบมีผู้สอน (Supervised Learning) ใช้ข้อมูลชนิดใด?

<p>ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ (Labels/Class) (B)</p> Signup and view all the answers

โมเดลที่สร้างขึ้นจากการเรียนรู้เครื่องจักรมีการใช้งานอย่างไร?

<p>จะถูกใช้ทดสอบกับข้อมูลชุดทดสอบ (C)</p> Signup and view all the answers

ในการ import ไฟล์ .mat จำเป็นต้องใช้คำสั่งใด?

<p>loadmat('ตำแหน่งไฟล์ .mat') (C)</p> Signup and view all the answers

หากไม่มีการแบ่งข้อมูลเป็น 2 ส่วน ผู้พัฒนาโปรแกรมควรทำอย่างไร?

<p>เขียนโปรแกรมเพื่อแบ่งข้อมูลออกเป็นสัดส่วน (D)</p> Signup and view all the answers

ชุดข้อมูลไหนที่เป็นตัวอย่างที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการทำ Machine Learning?

<p>MNIST Dataset (A)</p> Signup and view all the answers

ลักษณะของการแสดงผล grayscale คืออย่างไร?

<p>สีดำเป็นพื้นหลังและสีขาวเป็นตัวเลข (B)</p> Signup and view all the answers

Label/class ในข้อมูลชุดเรียนรู้มีความสำคัญอย่างไร?

<p>ช่วยในการแยกประเภทข้อมูลและทำนายผลลัพธ์ (A)</p> Signup and view all the answers

การแบ่งชุดข้อมูลในกระบวนการ Machine Learning มักจะมีวิธีใด?

<p>แบ่งชุดข้อมูลออกเป็น 2 ส่วน (D)</p> Signup and view all the answers

ซึ่งคำหนึ่งในข้อใดไม่เกี่ยวข้องกับกระบวนการเรียนรู้ของ Machine Learning?

<p>การคัดเลือกข้อมูล (D)</p> Signup and view all the answers

คำสั่งใดที่ใช้สำหรับแสดงภาพ dataset ระดับสีเทาด้วย Matplotlib?

<p>plt.imshow(image_dataset, cmap='gray') (B)</p> Signup and view all the answers

ในการทดสอบประสิทธิภาพของโมเดล ข้อมูลชุดไหนถูกใช้?

<p>ชุดข้อมูลที่ถูกแบ่งออกมาเป็น 25% (C)</p> Signup and view all the answers

Pylab และ Matplotlib มีการใช้งานที่แตกต่างกันอย่างไร?

<p>Pylab รวมฟังก์ชันการคำนวณและการแสดงผล (A)</p> Signup and view all the answers

เมื่อเลือกฟังก์ชันระยะทางที่เหมาะสมสำหรับข้อมูลที่เป็นตัวเลขล้วน ควรใช้ฟังก์ชันใด?

<p>Euclidean Distance (C)</p> Signup and view all the answers

ในกรณีที่ใช้ฟังก์ชัน Manhattan Distance ควรใช้เมื่อไหร่?

<p>เมื่อข้อมูลมีลักษณะเป็นเส้นทางตรง (A)</p> Signup and view all the answers

Minkowski Distance มีลักษณะเฉพาะยังไง?

<p>เป็นกรณีทั่วไปที่ปรับพารามิเตอร์ p ได้ (D)</p> Signup and view all the answers

เมื่อใช้ Hamming Distance ควรใช้ในกรณีใด?

<p>ข้อมูลที่มีหมวดหมู่ (C)</p> Signup and view all the answers

ฟังก์ชันที่นิยมใช้มากที่สุดในการวัดระยะห่างคือฟังก์ชันใด?

<p>Euclidean Distance (C)</p> Signup and view all the answers

ในการจำแนกประเภท (Classification) ฟังก์ชันระยะทางใดสามารถใช้ได้?

<p>Hamming Distance สำหรับข้อมูลหมวดหมู่ (C)</p> Signup and view all the answers

สำหรับข้อมูลที่มีความสัมพันธ์กันของค่ามิติแต่ละอัน ควรเลือกใช้ฟังก์ชันใด?

<p>Manhattan Distance (C)</p> Signup and view all the answers

ในกรณีทดลองที่ต้องการวัดระยะห่างระหว่างจุดในพื้นที่เชิงเรขาคณิต ควรเลือกฟังก์ชันใด?

<p>Euclidean Distance (C)</p> Signup and view all the answers

Naive Bayes อาศัยทฤษฎีบทใดในการจำแนกประเภท?

<p>ทฤษฎีบทของเบย์ (B)</p> Signup and view all the answers

ข้อกำหนดหลักของ Naive Bayes คืออะไร?

<p>แอตทริบิวต์ทั้งหมดเป็นอิสระจากกัน (B)</p> Signup and view all the answers

P(c|x) ในสมการ Naive Bayes แสดงถึงอะไร?

<p>ความน่าจะเป็นที่ข้อมูลจะเป็นคลาส c (D)</p> Signup and view all the answers

เหตุใด Naive Bayes ถึงทำงานได้ดีเมื่อข้อมูลไม่มีความสัมพันธ์?

<p>มันสามารถคำนวณความน่าจะเป็นได้เร็วขึ้น (D)</p> Signup and view all the answers

ข้อมูลในคลาส c จะต้องมีแอตทริบิวต์ x อย่างไร?

<p>แอตทริบิวต์ x มักมีลักษณะเฉพาะของคลาส c (C)</p> Signup and view all the answers

การแบ่งข้อมูลใน train_test_split ควรกำหนด test_size เท่าไหร่เพื่อให้เหมาะสม?

<p>0.2 (C)</p> Signup and view all the answers

การใช้งาน Naive Bayes ในการจำแนกประเภทอีเมลทำได้ดีเพราะอะไร?

<p>สามารถไม่ต้องคำนึงถึงความสัมพันธ์ระหว่างคำ (C)</p> Signup and view all the answers

P(x) หมายถึงอะไรใน Naive Bayes?

<p>ความน่าจะเป็นที่แอตทริบิวต์ x จะเกิดขึ้นในข้อมูลทั้งหมด (A)</p> Signup and view all the answers

ใน Naive Bayes, P(c) คือความน่าจะเป็นของอะไร?

<p>ความน่าจะเป็นที่คลาส c จะเกิดขึ้นในข้อมูลทั้งหมด (C)</p> Signup and view all the answers

Naive Bayes เหมาะสำหรับข้อมูลประเภทใด?

<p>ข้อมูลที่มีความไม่แน่นอนไม่มีความสัมพันธ์ (C)</p> Signup and view all the answers

P(x|c) ให้ข้อมูลเกี่ยวกับอะไร?

<p>ความน่าจะเป็นของแอตทริบิวต์ในคลาส c (C)</p> Signup and view all the answers

Naive Bayes จะมีประสิทธิภาพสูงสุดในสถานการณ์ใด?

<p>เมื่อข้อมูลแยกกันอย่างชัดเจน (A)</p> Signup and view all the answers

สมการ Naive Bayes ใช้ในการคำนวณอะไร?

<p>ความน่าจะเป็นเงื่อนไขของคลาส (C)</p> Signup and view all the answers

Flashcards

เมทริกซ์ (Matrix)

ตารางสี่เหลี่ยมที่แต่ละช่องบรรจุจำนวนหรือโครงสร้างทางคณิตศาสตร์ที่สามารถนำมาบวกและคูณกับตัวเลขได้

แถว (Row)

แนวของตัวเลขที่เรียงจากซ้ายไปขวา

คอลัมน์ (Column)

แนวของตัวเลขที่เรียงจากบนลงล่าง

Array 2 มิติ

วิธีการนำแนวคิดเมทริกซ์ไปใช้จริงในการเขียนโปรแกรม

Signup and view all the flashcards

เมทริกซ์ กับ AI

ข้อมูลหลายๆ อย่างในโลกของ AI มักถูกจัดเก็บในรูปแบบเมทริกซ์

Signup and view all the flashcards

ตารางข้อมูล

ข้อมูลที่เรามี เช่น ราคาบ้าน, ขนาดพื้นที่, จำนวนห้องนอน สามารถจัดเก็บเป็นเมทริกซ์ได้

Signup and view all the flashcards

รูปภาพกับเมทริกซ์

แต่ละ Pixel ในรูปภาพ จะถูกแทนด้วยตัวเลขในเมทริกซ์

Signup and view all the flashcards

ฝึกฝน Data Science

การฝึกฝนทักษะผ่านการลงมือทำโปรเจค

Signup and view all the flashcards

ชุดข้อมูล (Dataset)

การรวมข้อมูลที่มีลักษณะคล้ายกันเข้าด้วยกันเพื่อจัดระเบียบและใช้งานได้ง่าย โดยมักเป็นฐานข้อมูลที่สำคัญในการเรียนรู้ของเครื่อง

Signup and view all the flashcards

รูปแบบการแสดงผล grayscale (gray)

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ โดยใช้ค่าสีขาวแทนตัวเลขสูงและค่าสีดำแทนตัวเลขต่ำ เหมาะสำหรับแสดงภาพขาวดำ

Signup and view all the flashcards

รูปแบบการแสดงผล grayscale reversed (gray_r)

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ โดยใช้ค่าสีดำแทนตัวเลขสูงและค่าสีขาวแทนตัวเลขต่ำ เหมาะสำหรับแสดงภาพขาวดำ

Signup and view all the flashcards

Pylab

ไลบรารีสำหรับแสดงภาพใน Python

Signup and view all the flashcards

Matplotlib

ไลบรารีสำหรับแสดงภาพใน Python

Signup and view all the flashcards

ไฟล์ .mat

ไฟล์ที่มีส่วนต่อท้าย .mat ใช้สำหรับเก็บข้อมูลในรูปแบบเมทริกซ์

Signup and view all the flashcards

MNIST Dataset

ชุดข้อมูลที่ประกอบด้วยตัวเลข 0-9 ที่เขียนด้วยลายมือ เป็นข้อมูลยอดนิยมสำหรับการทดลอง Machine Learning

Signup and view all the flashcards

แบ่งชุดข้อมูล (Datasets)

การแบ่งแยกชุดข้อมูลออกเป็น 2 ส่วน คือ ส่วนฝึกฝน (Training Set) และส่วนทดสอบ (Testing Set)

Signup and view all the flashcards

ปัญญาประดิษฐ์แบบเข้ม (ASI)

ปัญญาประดิษฐ์ที่มีความสามารถเหนือกว่ามนุษย์ในหลายด้าน สามารถทำสิ่งที่มนุษย์ทำไม่ได้

Signup and view all the flashcards

Machine Learning (ML)

รูปแบบหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ ที่เน้นการพัฒนาอัลกอริทึมให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้และพัฒนาการทำงานของตัวเองโดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมใหม่

Signup and view all the flashcards

Deep Learning

รูปแบบหนึ่งของ AI ที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียม เพื่อเรียนรู้และสร้างโมเดลสำหรับจำแนกหรือทำนายสิ่งต่างๆ เป็นหนึ่งในวิธีการเรียนรู้แบบมีผู้ควบคุม

Signup and view all the flashcards

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing - NLP)

เทคโนโลยีที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจภาษาของมนุษย์ เช่น สามารถอ่าน เขียน และแปลภาษาได้

Signup and view all the flashcards

คอมพิวเตอร์วิทัศน์ (Computer Vision)

เทคโนโลยีที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถมองเห็น และเข้าใจสิ่งต่างๆ ในโลก เช่น สามารถจดจำใบหน้า และแยกแยะวัตถุได้

Signup and view all the flashcards

วิทยาการข้อมูล (Data Science)

เป็นหนึ่งในสาขาวิชาที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลข้อมูล และการวิเคราะห์ข้อมูล

Signup and view all the flashcards

การเรียนรู้แบบไร้ผู้ควบคุม (Unsupervised Learning)

กระบวนการที่คอมพิวเตอร์ใช้ในการเรียนรู้ โดยการจัดกลุ่ม และจัดระเบียบข้อมูล จนคอมพิวเตอร์ สามารถเข้าใจ และแยกแยะสิ่งต่างๆ ได้

Signup and view all the flashcards

ข้อมูลชุดเรียนรู้ (Training Set)

ชุดข้อมูลที่ใช้ในการฝึกฝนโมเดลของ Machine Learning โดยมีป้ายกำกับ (Labels/Class) เพื่อบอกว่าข้อมูลแต่ละชุดคืออะไร เช่น 0--9, สุนัข เป็นต้น

Signup and view all the flashcards

โมเดล (Model)

โมเดลที่สร้างขึ้นจากการฝึกฝนข้อมูลชุดเรียนรู้

Signup and view all the flashcards

ข้อมูลชุดทดสอบ (Test Set)

ชุดข้อมูลที่ใช้ทดสอบประสิทธิภาพของโมเดล

Signup and view all the flashcards

การเรียนรู้แบบมีผู้สอน (Supervised Machine Learning Algorithms)

การเรียนรู้แบบมีผู้สอน โดยมีการป้อนข้อมูลชุดเรียนรู้ที่มีป้ายกำกับ (Labels/Class) เพื่อสร้างโมเดล

Signup and view all the flashcards

การแบ่งข้อมูล

การแยกข้อมูลชุดเรียนรู้และข้อมูลชุดทดสอบ

Signup and view all the flashcards

กระบวนการ Machine Learning

การฝึกฝนข้อมูลชุดเรียนรู้และการทดสอบโมเดล

Signup and view all the flashcards

ประสิทธิภาพของโมเดล

การวัดประสิทธิภาพของโมเดล

Signup and view all the flashcards

การติดป้ายกำกับ (Labels/Class)

การติดป้ายกำกับข้อมูลชุดเรียนรู้

Signup and view all the flashcards

ระยะทางแบบยุคลิด (Euclidean Distance)

ระยะห่างระหว่างจุดสองจุดในพื้นที่หลายมิติ ที่คำนวณโดยการวัดความยาวของเส้นตรงที่เชื่อมจุดทั้งสอง

Signup and view all the flashcards

ระยะทางแบบแมนฮัตตัน (Manhattan Distance)

ระยะห่างระหว่างจุดสองจุดที่คำนวณโดยการรวมระยะห่างของแต่ละมิติแบบเส้นตรงแนวดิ่งและแนวนอน

Signup and view all the flashcards

ความคล้ายคลึงกันของโคไซน์ (Cosine Similarity)

ฟังก์ชันที่ใช้ในการวัดความคล้ายคลึงกันของสองเวกเตอร์โดยการคำนวณมุมระหว่างเวกเตอร์ทั้งสอง

Signup and view all the flashcards

ระยะทางแบบแฮมมิง (Hamming Distance)

ฟังก์ชันวัดระยะห่างที่ใช้สำหรับข้อมูลหมวดหมู่หรือข้อมูลบูลีน โดยคำนวณจำนวนบิตที่ต่างกันระหว่างสองสตริง

Signup and view all the flashcards

ระยะห่างแบบมินกอฟสกี (Minkowski Distance)

ฟังก์ชันวัดระยะห่างที่ใช้สำหรับข้อมูลตัวเลข โดยการคำนวณผลรวมกำลัง p ของความแตกต่างของแต่ละมิติ

Signup and view all the flashcards

การใช้ Distance Function ในการจัดกลุ่มข้อมูล

ใช้สำหรับการจัดกลุ่มข้อมูล (clustering) โดยการวัดระยะห่างระหว่างจุดข้อมูลต่างๆ

Signup and view all the flashcards

train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=0)

แบ่งข้อมูล x และ y ออกเป็นชุดฝึกฝน (x_train, y_train) และชุดทดสอบ (x_test, y_test) โดยกำหนดขนาดของชุดทดสอบเป็น 20% (test_size=0.2) และ random_state=0 เพื่อให้การแบ่งข้อมูลเหมือนเดิมทุกครั้งที่รัน

Signup and view all the flashcards

Naive Bayes

อัลกอริทึมการจำแนกประเภท (classification algorithm) ที่อาศัยทฤษฎีบทของเบย์ (Bayes' Theorem) โดยอาศัยสมมติฐานที่สำคัญว่า แอตทริบิวต์ทั้งหมดเป็นอิสระจากกัน (independent)

Signup and view all the flashcards

P(c|x)

ความน่าจะเป็นที่ข้อมูลที่มีแอตทริบิวต์ x จะมีคลาส c

Signup and view all the flashcards

P(x|c)

ความน่าจะเป็นที่ข้อมูลในคลาส c จะมีแอตทริบิวต์ x

Signup and view all the flashcards

P(c)

ความน่าจะเป็นที่คลาส c จะเกิดขึ้นในข้อมูลทั้งหมด

Signup and view all the flashcards

P(x)

ความน่าจะเป็นที่แอตทริบิวต์ x จะเกิดขึ้นในข้อมูลทั้งหมด

Signup and view all the flashcards

สมมติฐานของ Naive Bayes

สมมติฐานที่สำคัญของ Naive Bayes คือ แอตทริบิวต์ทั้งหมดเป็นอิสระจากกัน

Signup and view all the flashcards

เหตุผลที่ Naive Bayes ใช้ได้ดี

ความง่ายในการคำนวณเนื่องจากสมมติฐานที่แอตทริบิวต์ทั้งหมดเป็นอิสระจากกัน

Signup and view all the flashcards

การทำงานกับข้อมูลที่ซับซ้อนได้ดี

Naive Bayes สามารถทำงานกับข้อมูลที่ซับซ้อนได้ดี แม้ว่าในชีวิตจริงข้อมูลอาจมีความสัมพันธ์กันบ้าง

Signup and view all the flashcards

Naive Bayes แบบ Bernoulli

Naive Bayes แบบ Bernoulli เหมาะสำหรับข้อมูลแบบ binary (0 หรือ 1)

Signup and view all the flashcards

Naive Bayes แบบ Multinomial

Naive Bayes แบบ Multinomial เหมาะสำหรับข้อมูลแบบ categorical (มีหลายคลาส)

Signup and view all the flashcards

Naive Bayes แบบ Gaussian

Naive Bayes แบบ Gaussian เหมาะสำหรับข้อมูลแบบต่อเนื่อง (continuous)

Signup and view all the flashcards

ฝึกฝนโมเดล

ส่วนที่ 3: ฝึกโมเดลด้วย Naive Bayes

Signup and view all the flashcards

ประเมินโมเดล

ส่วนที่ 4: ประเมินประสิทธิภาพของโมเดล

Signup and view all the flashcards

การทำนาย

เน้นการทำนายผลลัพธ์ (prediction) โดยใช้ข้อมูลชุดฝึกฝน

Signup and view all the flashcards

Study Notes

Road Map Machine Learning (AI: Artificial Intelligence)

  • Basic Python
    • Data Structures:
      • List
      • Tuple
      • Dictionary (Key-Value)
    • Libraries:
      • NumPy (Array)
      • Pandas (Data Frame)
      • Matplotlib & Seaborn
  • Data
    • Data Cleaning
    • Data Exploration (Patterns, Insights)
    • Data Visualization
  • Machine Learning Algorithms
    • Supervised Learning
      • Regression (Linear Regression)
    • Unsupervised Learning
      • Clustering (K-Means Clustering, Hierarchical Clustering)
      • Dimensionality Reduction (Principal Component Analysis (PCA))
    • Evaluation Metrics (Regression: RMSE, MAE, R-squared; Classification: Accuracy, Precision, Recall, F1-score)
    • Deep Learning (Neural Networks, Multi-Layer Perceptron (MLP), Non-linear)
    • Convolutional Neural Networks (CNNs)
    • Recurrent Neural Networks (RNNs)
    • Projects (Chatbot, Kaggle Competitions, Data Science)
    • Portfolio (Resume)

Matrix

  • Matrix: Array 2
    • (Row),(Column)
    • Matrix: Pixel
    • Matrix & Al ?
    • Matrix & AI

AI (Artificial Intelligence)

  • AI 3:
    • Narrow AI (ANI) (Weak AI)
    • General AI (AGI)
    • Super AI (ASI)
  • Artificial intelligence (AI)
    • Machine Learning (ML)
    • Deep Learning (Neural Networks)
      • Supervised Learning (Machine Learning Algorithm)
        • (Natural Language Processing - NLP)
        • (Computer Vision)
        • (Robotics)
      • Dataset

Dataset, Pylab, Matplotlib

  • Dataset
  • Pylab
  • Matplotlib
    • grayscale reversed
    • grayscale
    • pylab.imshow(image_dataset)
    • cmap=pylab.cm.gray_r
    • plt.get_cmap('gray')

Machine Learning

  • Machine Learning Process (Training Set, Test Set)
    • 25% (Test Set) / 75% (Training Set)
    • (Model)
    • (Training Set)
    • (Test Set)

Linear Regression

  • Linear Regression Formula(y = ax + b)
    • x: Predictor (Independent Variable)
    • y: Response (Dependent Variable)
    • a: Slope
    • b: y-intercept
  • Scatter Plot

Linear Relationship and No Linear Relationship

  • Linear relationship: Positive relationship
  • Negative linear relationship
  • No apparent linear relationship

Loss Function

  • Mean Absolute Error (MAE)
  • Mean Squared Error (MSE)
  • Root Mean Squared Error (RMSE)

Evaluation Metrics

  • Confusion Matrix
  • Precision, Recall, F1-Score, Support
  • Accuracy
  • cross_val_score()
  • cross_val_predict()
  • R-squared
  • Bias
  • Variance
  • Data Leakage
  • cross-validation
  • model.fit()
  • overfitting
  • underfitting
  • Hyperparameter Tuning
  • Estimator (Regression, Classification)

K-Nearest Neighbors (KNN)

  • Classification
  • Regression
  • Distance Function (Euclidean Distance, Manhattan Distance, Minkowski Distance)

Naive Bayes

  • Algorithm
    • Bayes' Theorem
    • Attributes
      • (Independent) features
  • Gaussian Naive Bayes, Multinomial Naive Bayes, Bernoulli Naive Bayes

Studying That Suits You

Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.

Quiz Team

Related Documents

Road Map Machine Learning PDF

Description

มาทดสอบความเข้าใจของคุณเกี่ยวกับ Deep Learning และ Machine Learning เนื้อหาครอบคลุมทั้ง Matrix, การสร้าง Model และการประยุกต์ใช้ใน AI. คำถามจะช่วยให้คุณเข้าใจลึกซึ้งขึ้นเกี่ยวกับเทคโนโลยีที่มีในวงการ Data Science.

More Like This

Use Quizgecko on...
Browser
Open
Browser
Browser