Khóa Học Pro xin hân hạnh chia sẻ Khóa Học Machine Learning With Python
Xin lưu ý: Nếu bạn có điều kiện, hãy mua khóa học gốc để ủng hộ tác giả và đội ngũ làm khóa học để họ có thể mang tới nhiều hơn những khóa học chất lượng nhé!
Tóm tắt khóa học:
Share Khóa Học Machine Learning With Python là một khóa học giúp học viên tiếp cận kiến thức quan trọng và cần thiết về Machine Learning, một phần quan trọng của Trí tuệ nhân tạo (AI) đang ngày càng phổ biến và là xu hướng công nghệ. Khóa học này giúp trang bị học viên với kiến thức và kỹ năng để áp dụng các thuật toán trong nhóm Supervised Learning (phân loại, hồi quy) và Unsupervised Learning (phân cụm, phân tích liên kết, giảm chiều dữ liệu) bằng cách sử dụng các thư viện và công cụ mạnh mẽ như Python, Jupyter Notebooks, Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, sklearn...
Bạn Sẽ Học Được Gì Từ Khóa Học
✅ Áp dụng và triển khai các thuật toán trong nhóm Supervised Learning như Logistic Regression, Linear Regression, Naïve Bayes, K-Nearest Neighbors (KNN), Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine (SVM), Boosting và AdaBoost với Python
✅ Thực hiện các project cụ thể trong bối cảnh giải quyết các vấn đề khoa học dữ liệu hấp dẫn
✅ Xây dựng nền tảng vững chắc về Machine Learning với Python, tạo tiền đề cho việc tìm hiểu kiến thức về Deep Learning.
✅ Áp dụng và triển khai các thuật toán trong nhóm Unsupervised Learning như K-Means clustering, Hierarchical Clustering, Apriori, Equivalence Class Clustering and bottom up Lattice Traversal (ECLAT), Expectation–maximization (EM), Gaussian Mixture Models (GMM), Dimensionality Reduction với Principal Component Analysis (PCA) với Python
✅ Triển khai project theo Data Science process
✅ Vận dụng các thuật toán Machine Learning trong việc giải quyết các vấn đề thực tế, cụ thể
✅ Xây dựng nền tảng vững chắc về Machine Learning với Python, tạo tiền đề cho việc tìm hiểu kiến thức về Deep Learning.
Nội Dung Bạn Được Học Từ Khóa Học
Cảm ơn bạn vì đã chăm chỉ học tập. Khóa Học Pro xin chúc bạn học tập tốt và áp dụng hiệu quả những kiến thức đã học để tạo ra thêm nhiều giá trị cho bản thân, tổ chức, cộng đồng và xã hội nhé!Tổng quan Machine Learning
Logistic Regression
Linear Regression
Naïve Bayes
Decision Tree
Random Forest
Support Vector Machine (SVM)
Boosting, AdaBoost
Một số kỹ thuật bổ sung
Data Science Process (Quy trình Data Science)
K-Means
Hierarchical clustering
Apriori
ECLAT (Equivalence Class Clustering and bottom up Lattice Traversal)
Gaussian Mixture Model (GMM) và Expectation–maximization (EM)
Dimensionality Reduction, Principal Component Analysis (PCA)
Time Series
