Các Thuật Toán Học Máy Phổ Biến – Tư Duy Giải Quyết Bài Toán Dữ Liệu

📝 Giới thiệu khóa học
Khóa học cung cấp kiến thức nền tảng và thực hành về những thuật toán học máy phổ biến nhất hiện nay.
Phù hợp với sinh viên CNTT, kỹ sư dữ liệu, người học AI – ML muốn hiểu rõ cách hoạt động của từng thuật toán.
Tập trung vào lý thuyết trực quan, ví dụ minh họa và thực hành bằng Python (scikit-learn, pandas, matplotlib).
Hiểu ưu – nhược điểm của từng thuật toán, chọn mô hình phù hợp với từng dạng bài toán (phân loại, hồi quy, phân cụm…).
Xây dựng nền tảng vững chắc để làm việc với dữ liệu, cải thiện mô hình và phát triển hệ thống AI thực tế.

🎯 Bạn sẽ học được gì

1. Tổng quan về các nhóm thuật toán học máy: supervised, unsupervised

2. Hiểu cách hoạt động của từng thuật toán: input – xử lý – output

3. Phân biệt giữa classification và regression

4. Áp dụng Linear Regression, Logistic Regression vào bài toán thực tế

5. Tư duy của K-Nearest Neighbors (KNN), Decision Tree, Random Forest

6. Tìm hiểu Naive Bayes – thuật toán đơn giản nhưng hiệu quả

7. Phân cụm dữ liệu với K-Means

8. Giảm chiều dữ liệu với PCA

9. So sánh các thuật toán bằng độ chính xác, thời gian, độ phức tạp

10. Trực quan hóa mô hình và phân tích kết quả

11. Xây dựng quy trình huấn luyện, kiểm tra, đánh giá mô hình

12. Chuẩn bị nền tảng để học lên Deep Learning & AI nâng cao