Cơ bản của học máy

Học máy là động cơ đằng sau công nghệ hiện đại, nhưng bắt đầu có thể cảm thấy áp đảo với toán học và thuật ngữ phức tạp. Chương trình học dựa trên văn bản này đơn giản hóa các khái niệm cốt lõi, hướng dẫn bạn từ người mới bắt đầu đến người thực hành tự tin. Bạn sẽ chuyển từ việc hiểu thuật ngữ cơ bản sang viết các đường ống học máy sạch, có cấu trúc, học cách đánh giá hiệu suất mô hình và chuẩn bị dữ liệu hiệu quả. Bạn sẽ học được gì: Trước hết, hiểu các khái niệm, định nghĩa và sự khác biệt chính giữa học có giám sát và không giám thị. Thứ hai, dữ liệu thô sạch và xử lý trước bằng thư viện dataframe hiện đại cho hiệu suất mô hình tối ưu. Thứ ba, thực hiện các thuật toán cơ bản bao gồm hồi quy tuyến tính, cây quyết định, và nhóm cơ bản. Thứ tư, đánh giá độ chính xác của mô hình bằng cách sử dụng các chỉ số thiết yếu như chính xác, nhớ lại và F1-score. Thứ năm, áp dụng các thực tiễn tốt nhất hiện đại như tự động hóa đường ống và theo dõi mô hình cơ bản. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ thiết yếu và lý thuyết nền tảng trước khi tiến hành các ví dụ mã từng bước cho việc dọn dẹp dữ liệu, huấn luyện mô hình và đánh giá hiệu suất. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu với kiến thức Python cơ bản, không yêu cầu kinh nghiệm học máy trước đó. Bắt đầu hành trình của bạn vào thế giới học máy hôm nay.