🌱Cơ bảnChứng chỉMachine LearningSupervised Learning

Machine Learning Fundamentals

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

500+

Học viên

4.9

Đánh giá

Giảng viên: MinAI Team
Cập nhật: 2025-06-27
Machine Learning Fundamentals
Miễn phí

Bạn sẽ học được gì

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

Nội dung khóa học

15 bài học • Tổng thời gian: 8-10 tuần

0%

0/15

Hoàn thành

1
Tổng quan

Giới thiệu khóa học Machine Learning Fundamentals

Tổng quan về khóa học, lộ trình học tập và các kiến thức sẽ được trang bị

2
Mục tiêu

Mục tiêu học tập chi tiết

Chi tiết kiến thức, kỹ năng và tư duy cần đạt được sau khóa học

3
Lý thuyết

Tuần 1: Giới thiệu Machine Learning

Tổng quan về ML, các loại học máy, và workflow chuẩn

4
Lý thuyết

Nền tảng Toán học cho Machine Learning

Đại số tuyến tính, Thống kê và NumPy

5
Lý thuyết

Xử lý Dữ liệu với Pandas

Data Cleaning, Missing Values, va Feature Engineering

6
Lý thuyết

Linear Regression

Hồi quy tuyến tính, OLS và Gradient Descent

7
Lý thuyết

Logistic Regression

Classification với Sigmoid Function: Từ lý thuyết đến ROC Curves

8
Lý thuyết

Decision Tree: Regression & Classification

Từ If-Else Rules đến Machine Learning Models - Gini, MSE, Pruning

9
Lý thuyết

Evaluation Metrics - Confusion Matrix và F1-Score

Accuracy, Precision, Recall, F1-Score va Confusion Matrix chi tiết

10
Lý thuyết

ROC-AUC và Gini Coefficient

ROC Curve, AUC, Gini Coefficient - Đánh giá model classification chuyên sâu

11
Lý thuyết

Threshold Analysis và Precision-Recall Curve

Phân tích Threshold, PR Curve va cách chọn threshold tối ưu

12
Lý thuyết

Cross-Validation và Hyperparameter Tuning

Overfitting, Cross-Validation, GridSearchCV va Best Practices

13
Lý thuyết

Unsupervised Learning

K-Means Clustering, PCA và Phát hiện bất thường

14
Lý thuyết

Ensemble Methods

Bagging, Random Forest, Boosting, XGBoost và Model Stacking

15
Quiz

Tổng kết và Bài kiểm tra

Ôn tập kiến thức và bài kiểm tra đánh giá cuối khóa

Thông tin khóa học

15
Bài học
8-10 tuần
Thời lượng
500+
Học viên
4.9
Đánh giá

Bao gồm:

Truy cập trọn đời
Hỗ trợ 24/7
Chứng chỉ hoàn thành

Yêu cầu trước khi học

2/3 hoàn thành
Khóa học

Lập trình Python cơ bản

Biến, hàm, vòng lặp, OOP

Kiến thức

Toán học cơ bản

Đại số tuyến tính, xác suất thống kê

Kỹ năng

Pandas & NumPy

Xử lý dữ liệu với Python

500+ học viên đã đăng ký

Sẵn sàng chinh phục Machine Learning Fundamentals?

Bắt đầu hành trình học tập của bạn ngay hôm nay. Hoàn toàn miễn phí và không giới hạn thời gian.

Bắt đầu học miễn phí