สถิติที่จำเป็นสำหรับ Machine Learning

เบื้องหลังโมเดล Machine Learning ที่ประสบความสำเร็จทุกโมเดล คือรากฐานที่แข็งแกร่งของทฤษฎีทางสถิติและการวิเคราะห์ข้อมูล หากปราศจากความเข้าใจว่าข้อมูลมีพฤติกรรมอย่างไร การเลือกอัลกอริทึมที่เหมาะสม, การทำความสะอาดชุดข้อมูล, หรือการตีความการคาดการณ์ของโมเดลอย่างถูกต้องนั้นเป็นเรื่องยาก หลักสูตรนี้จะเชื่อมโยงระหว่างข้อมูลดิบและอัลกอริทึม Machine Learning โดยสอนหลักการทางสถิติหลักที่ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลใช้ในปัจจุบัน คุณจะเปลี่ยนจากการเรียกใช้โค้ดไปสู่การทำความเข้าใจตรรกะทางคณิตศาสตร์และสถิติที่ขับเคลื่อนการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ได้อย่างแท้จริง สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: - เข้าใจแนวคิดทางสถิติพื้นฐาน รวมถึงสถิติเชิงพรรณนา, ความแปรปรวน, และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน - วิเคราะห์การแจกแจงความน่าจะเป็นทั่วไป และเรียนรู้วิธีนำไปใช้กับชุดข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง - ใช้เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ (EDA) ที่ทันสมัยเพื่อระบุรูปแบบ, ความสัมพันธ์, และความผิดปกติ - ประเมินวิธีการทดสอบสมมติฐานเพื่อทำการตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลและตรวจสอบข้อสมมติฐานของโมเดล - ฝึกฝนการจัดการข้อมูลที่ขาดหายและค่าผิดปกติโดยใช้วิธีการปรับสเกลทางสถิติที่แข็งแกร่ง หลักสูตรเริ่มต้นด้วยคำศัพท์ที่จำเป็นและคำจำกัดความหลัก ก่อนที่จะก้าวไปสู่ความน่าจะเป็น, การแจกแจง, และการทดสอบสมมติฐาน ผ่านคำอธิบายที่เป็นลายลักษณ์อักษร, ตัวอย่างโค้ดที่ชัดเจน, และแบบฝึกหัดที่เป็นข้อความ คุณจะได้เรียนรู้วิธีนำแนวคิดเหล่านี้ไปใช้กับเวิร์กโฟลว์ Machine Learning ที่ทันสมัยโดยตรง หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มุ่งมั่น, ผู้เริ่มต้น Machine Learning, และนักวิเคราะห์ที่ต้องการสร้างรากฐานทางทฤษฎีที่แข็งแกร่ง ไม่จำเป็นต้องมีพื้นฐานคณิตศาสตร์ขั้นสูงหรือสถิติมาก่อน เริ่มต้นสร้างรากฐานการวิเคราะห์ของคุณและปลดล็อกศักยภาพที่แท้จริงของโมเดล Machine Learning ของคุณวันนี้