Khóa học
Khóa học Machine Learning
Học từ câu hỏi machine learning là gì đến quy trình ML, tiền xử lý dữ liệu, linear regression, decision tree, random forest và clustering cho người mới.
20 bài học
Machine Learning là gì cho người mới bắt đầu?
Giải thích machine learning là gì, cách học máy hoạt động, ví dụ thực tế và cần học gì trước khi bắt đầu học machine learning.
AI vs Machine Learning vs Deep Learning cho người mới
Phân biệt AI, Machine Learning và Deep Learning cho người mới bằng ví dụ dễ hiểu, khi nào dùng mỗi cách và mối quan hệ giữa ba khái niệm.
Quy trình Machine Learning cơ bản cho người mới
Tìm hiểu quy trình machine learning cơ bản gồm xác định bài toán, chuẩn bị dữ liệu, train mô hình, đánh giá và cải thiện kết quả.
Feature, Label, Dataset là gì trong Machine Learning?
Giải thích feature, label, dataset là gì trong machine learning, cách phân biệt chúng và cách đọc dữ liệu ML cho người mới bắt đầu.
Train, Validation, Test là gì trong Machine Learning?
Giải thích train set, validation set, test set là gì, cách chia dữ liệu train validation test và vai trò của từng tập trong machine learning.
Tiền xử lý dữ liệu cho Machine Learning cho người mới
Tìm hiểu tiền xử lý dữ liệu cho machine learning gồm làm sạch dữ liệu, xử lý thiếu, mã hóa categorical, chuẩn hóa và feature scaling.
Feature Engineering là gì trong Machine Learning?
Giải thích feature engineering là gì trong machine learning, vì sao quan trọng, ví dụ tạo feature mới và phân biệt feature selection với feature engineering.
Overfitting và Underfitting trong Machine Learning
Giải thích overfitting và underfitting trong machine learning, cách nhận biết, ví dụ dễ hiểu và cách khắc phục cho người mới.
Accuracy, Precision, Recall, F1 Score là gì?
Giải thích accuracy, precision, recall, F1 score là gì, khác nhau thế nào, khi nào nên dùng và cách đọc confusion matrix cho người mới.
Linear Regression là gì trong Machine Learning?
Giải thích linear regression là gì, cách hoạt động của hồi quy tuyến tính, ví dụ bằng Python và ứng dụng của linear regression cho người mới.
Logistic Regression là gì trong Machine Learning?
Giải thích logistic regression là gì, cách hoạt động, dùng để làm gì, ví dụ Python và cách phân biệt logistic regression với linear regression.
Gradient Descent là gì trong Machine Learning?
Giải thích gradient descent là gì trong machine learning, cách hoạt động, ví dụ đơn giản và sự khác nhau giữa batch, stochastic, mini-batch gradient descent.
KNN là gì trong Machine Learning?
Giải thích KNN là gì trong machine learning, cách hoạt động của k-nearest neighbors, ví dụ Python và ưu nhược điểm của KNN cho người mới.
Decision Tree là gì trong Machine Learning?
Giải thích decision tree là gì, cách cây quyết định hoạt động, ví dụ Python và ưu nhược điểm của decision tree cho người mới.
Random Forest là gì trong Machine Learning?
Giải thích random forest là gì, cách hoạt động, ưu nhược điểm, ví dụ Python và sự khác nhau giữa random forest với decision tree.
Naive Bayes là gì trong Machine Learning?
Giải thích naive bayes là gì, cách hoạt động, công thức cơ bản, ví dụ Python và ứng dụng phân loại văn bản cho người mới.
SVM là gì trong Machine Learning?
Giải thích SVM là gì trong machine learning, cách hoạt động của support vector machine, ví dụ Python và khi nào nên dùng SVM cho người mới.
Clustering trong Machine Learning là gì?
Giải thích clustering trong machine learning là gì, khác classification ra sao, dùng để làm gì và các thuật toán phân cụm phổ biến cho người mới.
K-means trong Machine Learning là gì?
Giải thích K-means là gì, cách hoạt động, ưu nhược điểm, ví dụ Python và khi nào nên dùng K-means cho người mới.
Dự án Machine Learning đầu tiên với scikit-learn
Hướng dẫn làm dự án machine learning đầu tiên với scikit-learn cho người mới: chuẩn bị dữ liệu, train mô hình, đánh giá kết quả và rút kinh nghiệm.