Học máy giám sát với hồi quy Logistic và Naive Bayes

Hiểu được cách máy học từ dữ liệu có nhãn là bước đầu tiên hướng tới sự nghiệp trong khoa học dữ kiện và trí tuệ nhân tạo. Chương trình này cung cấp một con đường rõ ràng thông qua học tập giám sát, tập trung vào hai thuật toán đáng tin cậy nhất và được sử dụng rộng rãi nhất cho các nhiệm vụ phân loại. Bạn sẽ phát triển một nền tảng vững chắc trong việc học theo hướng dẫn, chuyển từ các khái niệm lý thuyết sang thực hành thực tế bằng cách sử dụng các công cụ dữ liệu hiện đại. Vào cuối khóa học này, bạn sẽ có kỹ năng để xây dựng, đánh giá và tinh chỉnh các mô hình dự đoán của riêng bạn. Bạn sẽ học được: - Hiểu được quy trình làm việc cốt lõi của học máy giám sát từ việc chuẩn bị dữ liệu đến dự đoán. - Ứng dụng hồi quy logistic để giải quyết các vấn đề phân loại nhị phân thực tế. - Thực hiện Naive Bayes cho các nhiệm vụ xác suất như lọc văn bản và phân loại. - Đánh giá độ chính xác của mô hình sử dụng các chỉ số hiệu suất hiện đại và ma trận lẫn lộn. - Luyện tập xử lý dữ liệu bằng cách sử dụng thư viện dataframe hiện đại và kỹ thuật xử lí trước. - Tìm hiểu các khái niệm MLOps cơ bản để hiểu chu kỳ sống của một mô hình học máy. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ và khái niệm cơ bản trước khi đi vào cơ học của mỗi thuật toán qua những lời giải thích rõ ràng và bài tập dựa trên mã. Bạn sẽ học cách giải thích kết quả và cải thiện hiệu suất của mô hình qua kiểm thử lặp. Chương trình này được thiết kế cho người mới bắt đầu muốn hiểu được logic đằng sau việc học máy mà không cần phải có nền tảng toán học sâu. Không cần phải trải nghiệm trước. Bắt đầu làm chủ học máy giám sát thông qua hướng dẫn rõ ràng, viết hôm nay.