Học Máy - Machine Learning

Học Máy - Machine Learning
40 giờ 349 LƯỢT XEM
NỘI DUNG MÔN HỌC
Chương trình cung cấp kiến thức về các kỹ thuật và thuật toán ML phổ biến giúp học viên không chỉ hiểu về mặt khái niệm mà còn có thể áp dụng vào các bài toán thực tế. Nội dung bao gồm các thuật toán học có giám sát, học không giám sát, kỹ thuật chuẩn hóa, tối ưu hóa tham số và các phương pháp Ensemble learning. Học viên sẽ được thực hành thông qua các bài tập, dự án và case study sử dụng các bộ dữ liệu thực tế. Thời lượng: 40 giờ Tổng quan về Machine Learning Sau khi hoàn thành khóa học, học viên có khả năng:
Nội dung khóa học
Phần 1: Giới thiệu Machine Learning và các thư viện
Giới thiệu các thư viện Machine Learning phổ biến
Phần 2: Các thuật toán học có giám sát
Hồi quy tuyến tính
Hồi quy Logistic
Support Vector Machine (SVM)
Decision Tree
Bayesian Learning
Phần 3: Chuẩn hóa và Tối ưu hóa tham số
Kỹ thuật chuẩn hóa
Tối ưu hóa tham số
Phần 4: Các thuật toán học không giám sát
Phân cụm
Giảm chiều dữ liệu
Phần 5: Ensemble learning
Bagging
Boosting

0909.976.377 | Ms. Thi

admin@itstar.vn