Fundamentals of Machine Learning and Analyzing Data with Python — A Practical Approach
ความรู้พื้นฐานทางด้านการเรียนรู้เครื่องจักรและการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยโปรแกรมภาษาไพธอน — ด้วยวิธีฝึกปฏิบัติ
เทคโนโลยีสารสนเทศสมัยใหม่ทำให้โลกเกิดการปฏิวัติทำให้มนุษย์พัฒนานวัตกรรม ไม่ว่าจะเป็นสิ่งประดิษฐ์ที่สามารถจับต้องได้ ไปจนซอฟต์แวร์ที่สามารถใช้กันอย่างแพร่หลายผ่านระบบเครือข่ายอินเทอร์เน็ต ทำให้เกิดระบบที่ทำงานผ่านโลกออนไลน์มีอัตราการเจริญเติบโตสูงขึ้นอย่างก้าวกระโดดในทุกปี อีกทั้งยังเกิดข้อมูลมหาศาลที่อยู่บนโลกออนไลน์ ดังนั้น จึงทำให้สามารถนำข้อมูลเหล่านั้นมาวิเคราะห์ และประมวลผล (Data Analytics) เพื่อนำแบบจำลองไปใช้เป็นตัวช่วยในการวิเคราะห์และพัฒนาธุรกิจ ทำให้สามารถมีสารสนเทศที่จะใช้สำหรับแข่งขันกับคู่แข่งทางธุรกิจ
การวิเคราะห์ข้อมูลนั้นต้องอาศัยความรู้ทางด้านต่าง ๆ มากมาย เช่น เหมืองข้อมูล (Data Mining) การเรียนรู้เครื่องจักร (Machine Learning) และวิทยาการข้อมูล (Data Science) ซึ่งเป็นแนวโน้ม (Trend) ใหม่ของโลกในยุคปัจจุบัน ซึ่งความรู้เหล่านี้มีส่วนช่วยให้สามารถเลือกใช้อัลกอริธึ่มได้ ถูกต้อง ตรงกับปัญหา และตอบโจทย์ทางธุรกิจมากที่สุด ในหนังสือเล่มนี้ได้นำเสนอเกี่ยวกับการใช้โปรแกรมภาษาไพธอน (Python) ซึ่งเป็นภาษาที่นิยมใช้งานกันในกลุ่มนักวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analyst) ซึ่งมีไลบรารี่ (Library) และเครื่องมือ (Tool) ให้เลือกใช้มากมาย
หนังสือเล่มนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้ผู้อ่านได้เข้าใจหลักการพื้นฐานของ Machine Learning โดยมีตัวอย่างอัลกอริธึมต่าง ๆ พร้อมยกตัวอย่างประกอบโดยใช้ภาษา Python ซึ่งง่ายต่อความเข้าใจ ทั้งนี้ ผู้อ่านจะต้องมีความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับภาษา Python มาบ้าง
Download Free Book: pdf
Basic Machine Learning using scikit-learn Tutorial
- Jupyter Notebook
- Loading Data: Iris Dataset, MNIST Dataset v1, MNIST Dataset v2
- Training and Test Data
- Matplotlib Library: plot MNIST dataset
- Seaborn Library
- Linear Regression: Diabetes Dataset, Housing Dataset
- Binary Classification
- K-Nearest Neighbors: KNN; MNIST Classification
- Naive Bayes Classification
- Principal Components Analysis: PCA
- K-Means Clustering
- Face Recognition using Support Vector Machine (SVM) and PCA
- Character Recognition using Multi-Layer Perceptron (MLP)