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:
Khóa Học Machine Learning With Python là một khóa học tuyệt vời, giúp học viên tiếp cận kiến thức quan trọng và cần thiết về Machine Learning, một lĩnh vực đang ngày càng phát triển mạnh mẽ trong Trí tuệ nhân tạo (AI). Khóa học này không chỉ trang bị cho học viên những kiến thức nền tảng mà còn giúp họ phát triển kỹ năng thực hành với các thuật toán thuộc nhóm Supervised Learning (phân loại, hồi quy) và Unsupervised Learning (phân cụm, phân tích liên kết, giảm chiều dữ liệu). Học viên sẽ được làm quen với những thư viện và công cụ mạnh mẽ như Python, Jupyter Notebooks, Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, sklearn... để áp dụng vào thực tế.
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 quy trình Data Science
✅ 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
Cảm ơn bạn vì đã chăm chỉ học tập. Vua khóa học 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!
![Khóa Học Việt Nguyễn Ai – Học Python & AI Cơ Bản [Đỉnh Cao]](https://vuakhoahocpro.com/images/khoa-hoc-python-ai-co-ban-viet-nguyen-lap-trinh-ung-dung-ai-thuc-tien_prsd_5691dff8da53e1407b02b5413a19a3ef.jpg/w=500)
![Khóa Học ReactJS Pro [ Đỉnh Cao] – Trở Thành Lập Trình Viên ReactJS Không Thể Bị Thay Thế](https://vuakhoahocpro.com/images/khoahoc-reactjs-pro-dinh-cao-lap-trinh-vien-chuyen-nghiep.jpg_prsd_e0c24638dd32dd9f8ef794f8178792d9.jpg/w=500)
![Khóa Học F8 – HTML CSS Pro [Đỉnh Cao]](https://vuakhoahocpro.com/images/khoa-hoc-f8-html-css-pro-chuyen-gia-thiet-ke-web.jpg_prsd_a9792a3b9b611c2a77c8f462616c905a.jpg/w=500)
