Khóa học nền tảng Machine Learning từ cơ bản đến nâng cao với lý thuyết chi tiết, ví dụ tính toán thủ công, và thực hành Python/Scikit-learn.
8-10 tuần
Thời gian
15
Bài học
0
Học viên
—
Đánh giá
Giảng viên: MinAI Team
AI & Data Science Educator
Hiểu các thuật toán ML cơ bản
Xử lý và chuẩn bị dữ liệu cho ML
Xây dựng model với Scikit-learn
Đánh giá và tối ưu model
Feature engineering techniques
Deploy ML model cơ bản
15 bài học • Tổng thời gian: 8-10 tuần
0/15
Hoàn thành
Tổng quan về khóa học, lộ trình học tập và các kiến thức sẽ được trang bị
Chi tiết kiến thức, kỹ năng và tư duy cần đạt được sau khóa học
Tổng quan về ML, các loại học máy, và workflow chuẩn
Đại số tuyến tính, Thống kê và NumPy
Làm sạch dữ liệu, Giá trị thiếu và Kỹ thuật đặc trưng
Hồi quy tuyến tính, OLS và Gradient Descent
Accuracy, Precision, Recall, F1-Score và Ma trận nhầm lẫn chi tiết
Phân loại với hàm Sigmoid: Từ lý thuyết đến đường cong ROC
Từ luật If-Else đến mô hình Machine Learning - Gini, MSE, Cắt tỉa
ROC Curve, AUC, Hệ số Gini - Đánh giá mô hình phân loại chuyên sâu
Phân tích Threshold, PR Curve và cách chọn threshold tối ưu
Overfitting, Kiểm chứng chéo, GridSearchCV và Quy tắc thực hành
Bagging, Rừng ngẫu nhiên, Boosting, XGBoost và Xếp chồng mô hình
K-Means Clustering, PCA và Phát hiện bất thường
Ôn tập kiến thức và bài kiểm tra đánh giá cuối khóa
AI & Data Science Educator
Đội ngũ giảng viên MinAI với kinh nghiệm thực tế trong lĩnh vực AI, Machine Learning và Data Science. Chúng tôi cam kết mang đến nội dung chất lượng và hỗ trợ học viên tận tình.
Biến, hàm, vòng lặp, OOP
Đại số tuyến tính, xác suất thống kê
Xử lý dữ liệu với Python
0 câu hỏi
Hãy là người đầu tiên đặt câu hỏi về khóa học này!
Tham gia cùng hàng ngàn học viên đã thành công với Machine Learning Fundamentals. Hoàn toàn miễn phí và không giới hạn thời gian.
Hỏi AI Mentor
Hỗ trợ 24/7
