Xây dựng mô hình đánh giá rủi ro tín dụng sử dụng XGBoost, LightGBM. Học về imbalanced data, WOE encoding và SHAP interpretability.
4 giờ
Thời gian
8
Bài học
178
Học viên
4.7
Đánh giá
Xử lý và phân tích dữ liệu thực tế với Python
Xây dựng và huấn luyện model Machine Learning
Đánh giá và tối ưu hiệu suất model
Deploy ứng dụng ML lên production
Áp dụng best practices trong ngành công nghiệp
Tự tin giải quyết bài toán ML thực tế
8 bài học • Ước tính hoàn thành trong 2-3 ngày
0/8
Hoàn thành
Sẵn sàng bắt đầu?
Học theo trình tự từ bài 1
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.
Hiểu về variables, functions, loops, và OOP
Kiến thức cơ bản về ML algorithms
Linear algebra, Statistics, Probability
💡 Gợi ý: Hoàn thành các yêu cầu trên để có trải nghiệm học tập tốt nhất. Bạn vẫn có thể bắt đầu dự án, nhưng một số khái niệm có thể khó hiểu hơn.
0 câu hỏi
Hãy là người đầu tiên đặt câu hỏi về dự án này!
Tham gia cùng 178+ học viên đã hoàn thành dự án này và nâng cao kỹ năng của bạn ngay hôm nay.
Bắt đầu ngay miễn phí