Cơ sở của học máy và khoa học dữ liệu

Học máy cung cấp công nghệ hiện đại, thúc đẩy đổi mới trong khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo. Lớp học viết này cung cấp một điểm nhập rõ ràng, có cấu trúc vào các khái niệm cơ bản và phương pháp thực tiễn của học máy. Bạn sẽ có được một hiểu biết vững chắc về các thuật toán cốt lõi, học cách chuẩn bị các tập dữ liệu, và khám phá các luồng công việc trí tuệ nhân tạo hiện đại thông qua các giải thích và ví dụ mã rõ ràng. Bạn sẽ học được gì: • Hiểu thuật ngữ học máy cốt lõi, các khái niệm toán học cơ bản và các mô hình học • Chuẩn bị và dọn dẹp các tập dữ liệu bằng cách sử dụng các kỹ thuật xử lý dữ kiện hiện đại • Ứng dụng các thuật toán học có giám sát và không giám thị cho các vấn đề thực tế • Đánh giá hiệu suất mô hình bằng cách dùng các chỉ số chính như chính xác, nhớ lại và chính xác • Nắm vững các nguyên tắc cơ bản của mạng nơron và kiến trúc mô hình nền tảng • Thực hiện các quy trình học máy có cấu trúc bằng cách sử dụng các đoạn mã Python sạch. Chương trình bắt đầu với các định nghĩa cơ bản, thuật ngữ cốt lõi và các nguyên tắc dữ liệu cơ bản trước khi hướng dẫn bạn qua việc lựa chọn mô hình và logic huấn luyện. Nó được thiết kế cho người mới bắt đầu tuyệt đối muốn có một hiểu biết thực tế, rõ ràng về khoa học dữ liệu mà không có điều kiện tiên quyết. Hãy đọc qua các mô-đun để bắt đầu xây dựng kỹ năng của bạn trong trí tuệ nhân tạo hôm nay.