Đánh Giá & Tối Ưu Mô Hình Học Máy – Làm Chủ Hiệu Suất Mô Hình

📝 Giới thiệu khóa học
Khóa học cung cấp kiến thức cốt lõi và kỹ năng thực hành để đánh giá chính xác hiệu suất mô hình học máy và tối ưu hóa để đạt kết quả tốt nhất.
Phù hợp với sinh viên CNTT, kỹ sư dữ liệu, nhà phân tích hoặc người đã học cơ bản về học máy và muốn nâng cao khả năng triển khai mô hình chất lượng cao.
Hiểu ý nghĩa của các chỉ số đánh giá, xử lý overfitting/underfitting, chọn siêu tham số tối ưu.
Thực hành kỹ thuật cross-validation, tuning, grid search, ensemble… bằng Python (scikit-learn, matplotlib, seaborn).

🎯 Bạn sẽ học được gì

1. Hiểu rõ các chỉ số đánh giá mô hình: Accuracy, Precision, Recall, F1-score

2. Biết khi nào dùng AUC-ROC, MAE, RMSE, R² trong bài toán cụ thể

3. Hiểu nguyên nhân và cách phát hiện overfitting & underfitting

4. Áp dụng cross-validation để đánh giá mô hình tổng quát

5. Sử dụng confusion matrix, ROC curve để trực quan hóa hiệu suất

6. Tối ưu siêu tham số với Grid Search, Random Search

7. Kỹ thuật ensemble: Bagging, Boosting, Voting để nâng cao độ chính xác

8. Sử dụng học tập sớm (early stopping) và điều chỉnh batch size

9. Giảm chiều dữ liệu với PCA để cải thiện tốc độ và độ chính xác

10. Biết cách chọn mô hình phù hợp với từng bài toán

11. Trực quan hóa quá trình huấn luyện, learning curve

12. Thực hành mini project: từ đánh giá đến tối ưu mô hình cuối cùng