Applied Machine Learning with Python: A Practical Introduction (bằng tiếng Anh).

Học máy đang thay đổi cách chúng ta giải quyết các vấn đề phức tạp, nhưng chuyển đổi từ lý thuyết sang ứng dụng thực tế có thể cảm thấy áp đảo. Chương trình này nối liền khoảng cách đó bằng cách hướng dẫn bạn thông qua các khái niệm cơ bản và kỹ thuật thực tế cần thiết để xây dựng các mô hình dự đoán thế giới thực.\n\nBạn sẽ phát triển một nền tảng vững chắc trong các luồng công việc học máy, chuyển từ xử lý trước dữ liệu thô đến đánh giá mô hình và các mô thức triển khai hiện đại. Thông qua các giải thích văn bản có cấu trúc và các ví dụ mã rõ ràng, bạn sẽ học cách viết mã Python sạch, có thể duy trì để giải quyết các thách thức dữ liệu thực tế.\n\nBạn sẽ học:\n- Hiểu các khái niệm học máy cốt lõi, thuật ngữ và thuật toán nền tảng\n- Sạch, xử lý trước và khám phá các tập dữ kiện bằng cách sử dụng thư viện dữ lượng Python hiện đại\n - Thực hiện các thuật toán học có giám sát và không giám thị với scikit-learn\n- Đánh giá hiệu suất mô hình bằng cách sử dụng các kỹ thuật và chỉ số xác minh mạnh mẽ\n - Ứng dụng các nguyên tắc MLOps cơ bản để theo dõi các thí nghiệm và chuẩn bị các mô hình cho triển khai\n Các định nghĩa cơ bản và cơ sở dữ liệu chuẩn bị trước khi tiến hành huấn luyện mô hình, điều chỉnh và thực hành triển khai hiện đại. Bạn sẽ tiến bộ một cách có hệ thống từ lý thuyết đến các bài tập lập trình có cấu trúc củng cố mọi khái niệm.\n\nChương trình này được thiết kế cho người mới bắt đầu, các nhà khoa học dữ liệu tham vọng và các nhà phát triển phần mềm tìm kiếm sự chuyển đổi sang học máy. Không cần kinh nghiệm học máy trước đó, mặc dù một sự quen thuộc cơ bản với Python sẽ giúp ích.\n\nBắt đầu hành trình của bạn vào học máy ứng dụng và bắt đầu xây dựng các ứng dụng thông minh hôm nay.