Share Khóa Học Machine Learning With Python

Share Khóa Học Machine Learning With Python là khóa học cung cấp cho học viên các kiến thức quan trọng và cần thiết về Machine Learning, một nhánh rất “hot” của Trí tuệ nhân tạo (AI). Trang bị kiến thức và kỹ năng vận dụng các thuật toán thuộc nhóm Supervised Learning (Classification, Regression), Unsupervised Learning (Clustering, Association Analysis, Dimensionality Reduction) thông qua việc sử dụng các bộ thư viện, công cụ mạnh mẽ, mã nguồn mở 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 

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