Bản mẫu:Python

Học máy đang thay đổi công nghệ, nhưng hiểu rõ cách các mô hình hoạt động là chìa khóa để xây dựng các ứng dụng thành công. Bạn sẽ chuyển từ việc đơn giản nhập các thư viện sang hiểu sâu hơn về cách các thuật toán như hồi quy tuyến tính, cây quyết định, và máy vector hỗ trợ xử lý dữ liệu. Bằng cách học các cơ chế đằng sau các mô hình này, bạn sẽ đưa ra các quyết định có thông tin về kỹ thuật tính năng, chọn mô hình, và tối ưu hiệu suất. Bạn sẽ học được: - Hiểu được toán học cơ bản và các khái niệm cốt lõi đằng sau các thuật toán học máy có giám sát và không giám thị - Chuẩn bị dữ liệu thô bằng cách sử dụng các kỹ thuật xử lý trước, bao gồm quy mô, nhị phân hóa và các thực tiễn xử lí dữ kiện hiện đại - Thực hiện các thuật toán cổ điển như hồi quy tuyến tính, cây quyết định, và k-nearest neighbors bằng Python - Đánh giá hiệu suất mô hình chính xác bằng cách sử dụng ma trận lẫn lộn, sự phân kỳ thiên vị và kỹ thuật xác minh - Ứng dụng các quy trình hiện đại cho việc đánh giá mô hình và các khái niệm MLOps cơ bản để đảm bảo các đường ống học máy tái tạo Chuyến đi bắt đầu với các định nghĩa cơ bản về học máy và các khái niệm toán học, tiến hành từng bước qua quá trình xử lý dữ liệu, triển khai thuật toán, và đánh giá mô hình. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu mong muốn hiểu được cách hoạt động bên trong của học máy, chỉ cần một sự quen thuộc cơ bản với Python. Bắt đầu hành trình của bạn vào thế giới học máy và bắt đầu xây dựng mô hình với niềm tin hôm nay.