Trở lại
Danh mục
AI (Trí tuệ nhân tạo )
Blockchain
Crypto - Forex - Chứng Khoán
Giải trí - Đời sống
Giáo dục & Học thuật
Kinh doanh - Marketing
Kỹ năng mềm - Phát triển bản thân
Làm đẹp - Thời trang
Lập trình - Công nghệ thông tin
Nấu ăn - Ẩm thực -Văn Hóa
Ngành Kỹ Thuật
Nghệ thuật - Âm nhạc
Ngoại ngữ
Nhiếp Ảnh
Quản lý dự án
Quản Trị Nhân Sự
Sức khoẻ - Thể dục thể thao
Tài chính - Đầu tư
Thiết Kế
Thương Mại Điện Tử
Voucher
Thư viện
Tin tức
Diễn đàn
Giới thiệu
Liên Hệ
Tra cứu
Danh mục
AI (Trí tuệ nhân tạo )
Blockchain
Crypto - Forex - Chứng Khoán
Giải trí - Đời sống
Giáo dục & Học thuật
Kinh doanh - Marketing
Kỹ năng mềm - Phát triển bản thân
Làm đẹp - Thời trang
Lập trình - Công nghệ thông tin
Nấu ăn - Ẩm thực -Văn Hóa
Ngành Kỹ Thuật
Nghệ thuật - Âm nhạc
Ngoại ngữ
Nhiếp Ảnh
Quản lý dự án
Quản Trị Nhân Sự
Sức khoẻ - Thể dục thể thao
Tài chính - Đầu tư
Thiết Kế
Thương Mại Điện Tử
Voucher
Thư viện
Tin tức
Diễn đàn
Giới thiệu
Liên Hệ
Tra cứu
5 Sections
15 Lessons
10 Weeks
Expand all sections
Collapse all sections
PHẦN 1: GIỚI THIỆU HỌC MÁY
3
1.1
Học máy là gì? Phân biệt AI, ML, Deep Learning
1.2
Ứng dụng ML trong các ngành nghề hiện đại
1.3
Cấu trúc một hệ thống học máy cơ bản
PHẦN 2: XỬ LÝ VÀ TRỰC QUAN DỮ LIỆU
3
2.1
Làm sạch dữ liệu, xử lý thiếu/ngoại lệ
2.2
Phân tích dữ liệu mô tả
2.3
Biểu đồ: histogram, scatter, heatmap
PHẦN 3: THUẬT TOÁN ML CƠ BẢN
3
3.1
Hồi quy tuyến tính & logistic
3.2
Cây quyết định (Decision Tree), Naive Bayes
3.3
K-Nearest Neighbors (KNN)
PHẦN 4: ĐÁNH GIÁ VÀ TỐI ƯU MÔ HÌNH
3
4.1
Chia tập dữ liệu, kiểm thử chéo
4.2
Các chỉ số đánh giá: accuracy, F1-score
4.3
Tránh overfitting – underfitting – chọn mô hình phù hợp
PHẦN 5: MINI PROJECT THỰC TẾ
3
5.1
Làm dự án nhỏ: phân loại email, dự đoán giá nhà…
5.2
Trình bày kết quả, trực quan hóa hiệu suất
5.3
Định hướng học sâu hơn: Deep Learning, NLP, AI
This content is protected, please
login
and
enroll
in the course to view this content!
Đăng nhập bằng tài khoản trang web của bạn
Bạn quên mật khẩu?
Ghi nhớ trình duyệt
Modal title
Main Content
