Giới thiệu về học máy và phân tích dự đoán

Học máy là động cơ đằng sau sự đổi mới hiện đại, tuy nhiên các khái niệm cốt lõi thường ẩn sau thuật ngữ phức tạp. Bạn sẽ tiến hành từ việc hiểu cơ bản về cấu trúc dữ liệu để xác định cách các thuật toán tìm kiếm các mẫu và cung cấp những nhận thức có thể thực hiện. Cuối khóa học này, bạn sẽ có thể xác định phương pháp học máy nào phù hợp với một vấn đề cụ thể và hiểu cách đo lường thành công của các mô hình của bạn bằng cách sử dụng các thước đo tiêu chuẩn của ngành. Bạn sẽ học được: - Hiểu được thuật ngữ học máy cốt lõi, bao gồm các tính năng, nhãn, và tập huấn luyện - Ứng dụng thuật toán hồi quy để dự đoán kết quả số và nhận dạng xu hướng - Kỹ thuật phân loại chủ để phân loại chính xác các điểm dữ liệu thành các nhóm - Học tập không giám sát qua tập hợp để tìm cấu trúc ẩn trong dữ liệu không có nhãn - Đánh giá độ chính xác của mô hình bằng cách sử dụng các chiến lược xác minh hiện đại và chỉ số hiệu suất - Tìm hiểu các nền tảng của các mô hình ngôn ngữ lớn và vai trò của kỹ thuật nhanh chóng Chương trình này được thiết kế đặc biệt cho người mới bắt đầu, không cần kinh nghiệm trước đó trong khoa học dữ liệu hay toán học cao cấp. Bắt đầu hành trình của bạn vào lĩnh vực học máy hôm nay.