Cơ sở học máy với các yếu tố toán học

Sẵn sàng để lặn vào thế giới thú vị của Machine Learning nhưng cảm thấy bị đe dọa bởi toán học? Chương trình này phân tích các khái niệm toán học thiết yếu như thống kê và xác suất, cung cấp kiến thức cơ bản cần thiết để nắm bắt các thuật toán học máy. Bạn sẽ có được một hiểu biết vững chắc về các kỹ thuật phân tích dữ liệu và chuẩn bị cho bản thân một sự nghiệp trong khoa học dữ kiện. Bạn sẽ học được: * Hiểu các khái niệm và thuật ngữ học máy cơ bản. * Nắm bắt các nguyên tắc thống kê cần thiết cho phân tích dữ liệu. * Học lý thuyết xác suất cơ bản liên quan đến ML. * Tìm hiểu kỹ thuật khai thác dữ liệu và xử lý trước. * Kiếm được kinh nghiệm thực tế với các thuật toán ML cốt lõi thông qua các ví dụ dựa trên văn bản. * Hiểu được tầm quan trọng của các chỉ số đánh giá mô hình. Chương trình này bao gồm các nền tảng toán học quan trọng của học máy và khoa học dữ liệu, bắt đầu với các định nghĩa cơ bản và tiến tới các ứng dụng thực tế. Nó được thiết kế cho người mới bắt đầu mà không có kinh nghiệm trước đó trong học máy hoặc toán học tiên tiến. Bắt đầu hành trình của bạn vào khoa học dữ liệu hôm nay.