guopai.github.io

• บทที่ 1 บทนำ

Machine Learning

• บทที่ 2 Linear Regression Algorithm
• บทที่ 3 Linear Regression Programming
• บทที่ 4 Logistic Regression
• บทที่ 5 Categorical Encoding
• บทที่ 6 Feature Scaling
• บทที่ 7 Bias and Variance
• บทที่ 8 Support Vector Machines
• บทที่ 9 Decision Tree
• บทที่ 10 Random Forest
• บทที่ 11 Boosting
• บทที่ 12 Clustering
• บทที่ 13 Anomaly Detection

Deep Learning

• บทที่ 14 Neural Network Algorithm
• บทที่ 15 Neural Network Programming
• บทที่ 16 Neural Network Vanishing Gradients
• บทที่ 17 Neural Network Optimisers
• บทที่ 18 Neural Network Regularisation
• บทที่ 19 Convolutional Neural Network

ภาคผนวก

• ภาคผนวก 1: ทำไมต้อง Machine Learning
• ภาคผนวก 2: พื้นฐาน Python อย่างสั้นที่สุด

แนะนำแหล่งข้อมูลเพิ่มเติมและอ้างอิง

• Introduction to Machine Learning with Python โดย Andreas C. Müller & Sarah Guido
• Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow โดย Aurélien Géron
• Deep Learning โดย Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
• Machine Learning Online Course in Coursera โดย Andrew Ng
• Deep Learning Specialization Online Courses in Coursera โดย deeplearning.ai

Environment and Tools

• Linux admin
• Virtual environment (venv)
• Version control (Git)

Web Development

• HTML
• CSS
• JavaScript
• Backend framework (Flask)
• NoSQL database (MongoDB)

Deployment

• Hosting (PaaS and VPS)
• Web server (Gunicorn and Nginx)
• Secure HTTP (TLS)

Monitoring

• Web analytics (Google Analytics)