Machine Learning for Engineers: Practical Algorithms and Applications (bằng tiếng Anh).

Các thách thức kỹ thuật đòi hỏi các giải pháp thông minh, dựa trên dữ liệu, nhưng việc nối kết khoảng cách giữa kỹ sư cốt lõi và học máy có thể cảm thấy áp đảo. Chương trình này giải mã học máy, cho bạn thấy cách chọn, xây dựng và triển khai thuật toán để giải quyết các vấn đề kỹ thuật thế giới thực mà không bị lạc lối trong lý thuyết học thuật quá mức. Bạn sẽ học được: - Hiểu thuật ngữ học máy cốt lõi, các khái niệm nền tảng và chu kỳ sống dự án tổng thể. - Ứng dụng thuật toán hồi quy và phân loại để dự đoán kết quả và phân hạng dữ liệu kỹ thuật. - Thực hiện các kỹ thuật giảm tập trung và chiều để xác định các mô hình trong các hệ thống phức tạp. - Đánh giá hiệu suất mô hình bằng cách sử dụng các thước đo hiện đại, kỹ thuật xác minh và nguyên tắc MLOps cơ bản. - Tìm hiểu các quy trình chuẩn bị dữ liệu hiện đại sử dụng thư viện hiện tại và các thực hành tốt nhất. - Thiết kế các đường ống học máy thực tế phù hợp với các ứng dụng kỹ thuật vật lý và phần mềm. Bạn sẽ bắt đầu với thuật ngữ chính, khái niệm cơ bản và định nghĩa nền tảng trước khi chuyển sang các phân tích thuật toán từng bước và nghiên cứu trường hợp tập trung vào kỹ thuật. Lớp học này được thiết kế cho kỹ sư, nhà phát triển và chuyên gia kỹ thuật mới đến học máy, không cần kinh nghiệm ML trước đó. Bắt đầu đọc hôm nay để xây dựng bộ công cụ học máy của bạn và nâng cao các dự án kỹ thuật của bạn.