Applied Machine Learning: Practical Concepts and Models in Python (bằng tiếng Anh).

Học máy đang thay đổi cách chúng ta giải quyết các vấn đề phức tạp, nhưng bắt đầu có thể cảm thấy áp đảo với toán học dày đặc và mã phức hợp. Lớp học dựa trên văn bản này đơn giản hóa hành trình của bạn, hướng dẫn bạn qua các khái niệm cốt lõi và các thuật toán thực tế từng bước một. Bạn sẽ chuyển từ người mới bắt đầu sang một người thực hành tự tin có khả năng chuẩn bị các tập dữ liệu, mô hình huấn luyện và đánh giá hiệu suất của họ. Thông qua việc đọc các phân tích khái niệm chi tiết và nghiên cứu các đoạn mã sạch, bạn sẽ hiểu cách giải quyết các vấn đề phân loại và hồi quy thực tế. Bạn sẽ học được gì: Học thuật ngữ học máy cơ bản, các luồng công việc chuẩn bị dữ liệu và các chỉ số đánh giá; Chuẩn bị và dọn dẹp các tập dữ kiện thô bằng cách sử dụng các kỹ thuật Pandas hiện đại cho phân tích dữ lượng thám hiểm; Xây dựng và huấn luyện các mô hình hồi quy và phân loại bằng cách dùng Scikit-learn; Hiểu cơ học của máy vector hỗ trợ, cây quyết định, và các phương pháp tổng hợp; Tìm hiểu các nguyên tắc học sâu bằng cách xây dựng các mạng nơron đơn giản với Tensorflow; Ứng dụng các kỹ thuật đánh giá và xác nhận mô hình hiện đại để ngăn ngừa quá phù hợp. Chương trình bắt đầu với các thuật ngữ thiết yếu và các nền tảng chuẩn bị dữ liệu trước khi chuyển sang các thuật toán học có giám sát và mạng nơron cơ bản. Bạn sẽ học cách đánh giá các mô hình một cách có hệ thống, đảm bảo chúng khái quát tốt cho dữ liệu mới. Được thiết kế đặc biệt cho người mới bắt đầu, khóa học này chỉ yêu cầu kiến thức Python cơ bản và không có kinh nghiệm học máy trước đó. Bắt đầu đọc hôm nay để xây dựng nền tảng học máy thực tế của bạn.