Giới thiệu khóa học
Tìm hiểu về các thuật toán Machine learning cơ bản và phương pháp xây dựng mô hình Machine learning.
Học máy (Machine learning) đang ngày càng trở nên phổ biến và được ứng dụng rộng rãi. Chúng được sử dụng trong các hệ thống máy tính của Google, Facebook, ứng dụng trong nhận diện khuôn mặt, nhận diện chữ viết, xe tự lái,...
Trong khóa học này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về các thuật toán Machine learning cơ bản để xem làm thế nào để dạy máy tính học từ số liệu có sẵn.
Các thuật toán và hướng dẫn thực hành được trình bày gồm:
- Mô hình hồi quy tuyến tính
- Mô hình hồi quy Logistic
- Mô hình cây quyết định
- Mô hình k-NN
- Mô hình học không giám sát (Phân cụm thứ bậc, phân cụm K-means)
- Phương pháp xây dựng và kiểm định mô hình
- Các thuật toán khác sẽ được cập nhật trong thời gian tới.
Nội dung khóa học:
✓ Introduction
✓ Mô hình hồi quy tuyến tính
✓ Mô hình hồi quy Logistic
✓ Phương pháp xây dựng mô hình Machine learning
✓ Mô hình cây quyết định (Decision Tree)
✓ Mô hình Láng riềng gần nhất (k-Nearest Neighbor - kNN)
✓ Thực hành Học giám sát - Số liệu Titanic - Dự báo khả năng sống sót
✓ Học không giám sát (Unsupervised learning): Phân cụm thứ bậc, phân cụm kmeans.
Bạn sẽ học được gì?
✓ Hiểu về các thuật toán Machine Learning cơ bản
✓ Biết cách áp dụng các thuật toán trong từng dự án/ bài tập nhất định
✓ Các bước xây dựng mô hình và thực hiện dự báo
✓ Mẫu code lập trình cho từng thuật toán
Khóa học này dành cho ai?
✓ Sinh viên có xu hướng về khoa học máy tính, khoa học dữ liệu, phân tích kinh doanh
✓ Bất cứ ai muốn tìm hiểu về các thuật toán học máy (Machine learning) và cách mà máy tính học từ dữ liệu
Tham gia Tổng kho khóa học online trọn đời
- Truy cập hơn 4.000 khóa học ở nhiều chủ đề như Kinh doanh, marketing, lập trình, tin học văn phòng, ngôn ngữ,...
- Học trọn đời, học mọi lúc, mọi nơi.
- Khóa học mới lên kho mỗi ngày
Copyright Disclaimer:
This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.
Tuyên bố miễn trừ bản quyền:
Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.