Machine Learning for Engineers: Supervised Learning with Python (bằng tiếng Anh).

Kỹ sư ngày nay phải đối mặt với lượng dữ liệu khổng lồ, tuy nhiên các phương pháp phân tích truyền thống thường không đủ khi xây dựng mô hình phức tạp, hệ thống phi tuyến. Chương trình học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn từ các khái niệm cơ bản về toán học và lập trình tới xây dựng và đánh giá các mô hình học máy mạnh mẽ. Bạn sẽ học cách xây dựng các vấn đề kỹ thuật như các công việc hồi quy hay phân loại, chuẩn bị các tập dữ liệu, và thực hiện các giải pháp bằng Python và scikit- learn. Bạn sẽ học được gì: Hiểu các nguyên tắc cốt lõi của học giám sát, bao gồm sự khác biệt giữa hồi quy và phân loại; Chuẩn bị và dọn dẹp các tập dữ liệu kỹ thuật bằng cách sử dụng các kỹ năng Python hiện đại và các gợi ý kiểu cho mã mạnh; Xây dựng và điều chỉnh các mô hình hồi phục để dự đoán các tính chất vật lý liên tục và các chỉ số kỹ sư; Thực hiện các thuật toán phân loại để xác định các dị thường của hệ thống, các lỗi thành phần hoặc các giai đoạn vật liệu; Apply scikit-learn pipelines to streamline data preprocessing and prevent data leakage; Đánh giá hiệu suất mô hình bằng cách sử dụng các kỹ thuật xác minh chéo và các chỉ số phù hợp với yêu cầu kỹ sư. Bạn sẽ bắt đầu bằng cách khám phá các thuật ngữ và khái niệm cơ bản trước khi tiến hành thực hiện từng bước. Qua các giải thích bằng văn bản và hướng dẫn mã thực tế, bạn sẽ phát triển một quy trình làm việc hoàn chỉnh từ dữ liệu kỹ thuật thô đến một mô hình dự đoán được xác nhận. Chương trình này được thiết kế cho các kỹ sư, chuyên gia kỹ thuật, và sinh viên mới vào học máy. Không cần kinh nghiệm trước đó về AI, mặc dù một sự quen thuộc cơ bản với Python sẽ giúp ích. Bắt đầu chuyển đổi dữ liệu kỹ nghệ của bạn thành các mô hình dự đoán có thể thực hiện ngay hôm nay.