Machine Learning Foundations: Core Concepts for Beginners (bằng tiếng Anh).

Bạn có tò mò về sức mạnh của trí tuệ nhân tạo và cách mà máy học từ dữ liệu? Học máy là cốt lõi của nhiều công nghệ chuyển đổi ngày nay, từ hệ thống khuyến nghị đến phân tích dự đoán. Chương trình này cung cấp một sự giới thiệu khái niệm rõ ràng về học máy, trang bị cho bạn kiến thức cơ bản để hiểu các nguyên tắc của nó, áp dụng các kỹ thuật cơ bản, và đánh giá một cách quan trọng việc sử dụng nó. Bạn sẽ học được: * Hiểu các khái niệm cốt lõi của học máy, bao gồm các mô hình học có giám sát, không giám thị và củng cố. * Apply essential data preprocessing and feature engineering techniques to prepare datasets for model training. * Đánh giá và chọn mô hình học máy thích hợp sử dụng các chỉ số hiệu suất chính và chiến lược xác minh. * Thực hiện các thuật toán học máy cơ bản như hồi quy tuyến tính, cây quyết định và tập hợp. * Tìm hiểu các nguyên tắc MLOps cơ bản để triển khai và giám sát các mô hình học máy trong các thiết lập thực tế. * Nhận dạng các cân nhắc đạo đức và thành kiến tiềm năng trong hệ thống học máy. Chương trình bắt đầu bằng cách định nghĩa thuật ngữ chính và các khái niệm cơ bản, sau đó dần dần xây dựng các ứng dụng thực tế của các thuật toán khác nhau. Người học sẽ tham gia với các giải thích bằng văn bản và đoạn mã để củng cố hiểu biết của họ. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu tuyệt đối không có kinh nghiệm học máy trước đó. Không cần có nền tảng toán học hay lập trình cao cấp. Bắt đầu hành trình của bạn vào thế giới thú vị của học máy hôm nay.