Khóa Học Máy (Machine Learning) Và Ứng Dụng Thực Tế

Chia Sẻ Khóa Học Máy (Machine Learning) Và Ứng Dụng Thực Tế

Machine Learning (Học máy) là một lĩnh vực quan trọng của Trí tuệ nhân tạo (AI), cho phép máy tính tự học hỏi từ dữ liệu và đưa ra quyết định hoặc dự đoán mà không cần lập trình tường minh. Khóa học này cung cấp kiến thức nền tảng vững chắc, từ các mô hình hồi quy cơ bản đến các thuật toán phân loại và phân cụm nâng cao như Cây Quyết Định (Decision Tree) và k-Means. Dù bạn là người mới hay đã có kiến thức về lập trình/toán học, khóa học sẽ giúp bạn nắm vững quy trình xây dựng, đánh giá mô hình ML và ứng dụng chúng để giải quyết các bài toán thực tế trong nhiều lĩnh vực như tài chính, y tế và kinh doanh.

Vì Sao Bạn Nên Học Khóa Học Machine Learning Này

Thành thạo các thuật toán Machine Learning cơ bản (Hồi quy, Cây Quyết định, k-NN, Phân cụm).

Hiểu rõ các loại học máy (Học có giám sát, Học không giám sát) và cách chúng hoạt động.

Biết cách xây dựng, lựa chọn và đánh giá hiệu quả của các mô hình học máy một cách khoa học.

Nắm vững cách xử lý hiện tượng Quá khớp (Overfitting) thông qua các kỹ thuật như Hồi quy Ridge và LASSO.

Ứng dụng Machine Learning để giải quyết các bài toán thực tế như dự đoán, phân loại và phân tích dữ liệu lớn.

Bạn Sẽ Học Được Gì Từ Khóa Học Này

Nắm vững các loại mô hình học có giám sát (Supervised Learning) như Hồi quy Tuyến tính và Hồi quy Logistic.

Hiểu rõ hiện tượng Quá khớp (Overfitting) và các phương pháp kiểm chứng chéo để xây dựng mô hình tối ưu.

Thực hành xây dựng và ứng dụng mô hình Cây Quyết Định (Decision Tree) và các thuật toán Ensemble như Random Forest.

Thành thạo mô hình Láng giềng gần nhất (k-Nearest Neighbor - kNN) để giải quyết bài toán phân loại.

Làm quen và thực hành Học không giám sát (Unsupervised Learning) với các phương pháp Phân cụm Thứ bậc và K-means.

Biết cách sử dụng Excel và phần mềm R để thực hành và minh họa các thuật toán Machine Learning.

Khóa Học Này Phù Hợp Với

Sinh viên ngành CNTT, Khoa học Dữ liệu, Kinh tế muốn có kiến thức nền tảng vững chắc về Machine Learning.

Người làm việc trong lĩnh vực Phân tích dữ liệu (Data Analysis) muốn mở rộng kỹ năng xây dựng mô hình dự đoán.

Lập trình viên muốn tích hợp các mô hình Học máy vào các sản phẩm và dịch vụ thông minh của mình.

Bất kỳ ai yêu thích AI, có kiến thức cơ bản về toán (Đại số tuyến tính, Xác suất thống kê) và muốn bắt đầu học Machine Learning một cách bài bản, ứng dụng thực tế.

Nội dung khóa học

01 Introduction

002 Machine learning là gì.mp4

02 Mô hình hồi quy tuyến tính

001 Hồi quy tuyến tính đơn biến.mp4

002 Hồi quy tuyến tính đa biến.mp4

003 Thực hành hồi quy tuyến tính trên excel.mp4

004 Thực hành hồi quy tuyến tính trên phần mềm R.mp4

03 Mô hình hồi quy Logistic

001 (Optional) Phương pháp ước lượng hợp lý cực đại.mp4

002 Hồi quy Logistic.mp4

003 Ước lượng mô hình và minh họa trên excel.mp4

004 Kiểm định mô hình Đo lường sai số dự báo.mp4

005 Kiểm định mô hình Đường ROC, chỉ số AUC.mp4

006 Thực hành hồi quy Logistic với phần mềm R.mp4

007 So sánh hồi quy tuyến tính và hồi quy Logistic.mp4

04 Phương pháp xây dựng mô hình Machine learning

001 Hiện tượng quá khớp (Overfitting) trong Machine learning.mp4

002 Phương pháp lựa chọn và xây dựng mô hình - kiểm chứng chéo.mp4

003 Hồi quy Ridge và Hồi quy LASSO.mp4

05 Mô hình cây quyết định (Decision Tree)

001 Mô hình cây quyết định.mp4

002 Xây dựng mô hình và dự báo.mp4

003 Thuật toán ước lượng mô hình.mp4

004 Mô hình Bagging và Random Forest.mp4

005 Thực hành mô hình cây quyết định trên phần mềm R.mp4

06 Mô hình Láng riềng gần nhất (k-Nearest Neighbor - kNN)

001 Mô hình Láng riềng gần nhất (k-Nearest Neighbor - kNN).mp4

002 Thực hành mô hình k-NN trên phần mềm R.mp4

07 Học không giám sát (Unsupervised learning) Phân cụm thứ bậc, phân cụm k-means

001 Học giám sát và học không giám sát.mp4

002 Phân cụm thứ bậc.mp4

003 Phân cụm K-means.mp4

004 Thực hành phân cụm thứ bậc với phần mềm R.mp4

005 Thực hành phân cụm K-means với phần mềm R.mp4