Học máy (Machine learning) và ứng dụng
Tìm hiểu về các thuật toán Machine learning cơ bản và phương pháp xây dựng mô hình Machine learning
Ratings 4.71 / 5.00
What You Will Learn!
- 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
Description
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.
Image Credit: Omelchenko/Shutterstock
Who Should Attend!
- 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
