Chia Sẻ Khóa Học Python for Machine Learning 2023 - Hướng Dẫn Từng Bước [Khóa 7454 A]
Data Science Projects với Linear Regression, Logistic Regression, Random Forest, SVM, KNN, KMeans, XGBoost, PCA, v.v.
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Các khái niệm và kỹ thuật nền tảng của machine learning, bao gồm supervised và unsupervised learning.
- ✓ Triển khai các thuật toán học máy khác nhau như linear regression, logistic regression, k-nearest neighbors, decision trees, v.v.
- ✓ Các kỹ thuật xây dựng và đánh giá các mô hình học máy, chẳng hạn như feature selection, feature engineering và các kỹ thuật đánh giá mô hình.
- ✓ Các loại model evaluation metrics khác nhau, chẳng hạn như accuracy, precision, và recall cũng như cách diễn giải chúng.
- ✓ Việc sử dụng các thư viện machine learning như scikit-learning và pandas để xây dựng và đánh giá các mô hình.
- ✓ Kinh nghiệm thực hành làm việc trên các bộ dữ liệu và dự án trong thế giới thực sẽ mang đến cho sinh viên cơ hội áp dụng các khái niệm và kỹ thuật đã học xuyên suốt.
- ✓ Khả năng phân tích, giải thích và trình bày kết quả của các mô hình học máy.
- ✓ Hiểu biết về trade-offs giữa các thuật toán học máy khác nhau, cũng như ưu điểm và nhược điểm của chúng.
- ✓ Hiểu biết về các phương pháp hay nhất để phát triển, triển khai và diễn giải các mô hình học máy.
- ✓ Kỹ năng khắc phục sự cố machine learning phổ biến và gỡ lỗi các mô hình học máy.
Chào mừng bạn đến với khóa học Machine Learning Projects của chúng tôi! Khóa học này được thiết kế cho những cá nhân muốn có kinh nghiệm thực hành trong việc phát triển và triển khai các mô hình machine learning. Trong suốt khóa học, bạn sẽ học các khái niệm và kỹ thuật cần thiết để xây dựng và đánh giá các mô hình học máy bằng bộ dữ liệu trong thế giới thực.
Chúng tôi đề cập đến kiến thức cơ bản về machine learning, bao gồm supervised và unsupervised learning, cũng như các loại vấn đề có thể giải quyết bằng các kỹ thuật này. Bạn cũng sẽ tìm hiểu về các thuật toán học máy phổ biến, chẳng hạn như linear regression, k-nearest neighbors, và decision trees.
Các Bài giảng điều kiện tiên quyết ML:
- ✓ Khóa học Python: Đây là khóa học cấp độ cơ bản được thiết kế để giúp người học nhanh chóng nắm bắt kiến thức cơ bản về ngôn ngữ lập trình Python.
- ✓ Numpy: Đây là một thư viện trong Python cung cấp hỗ trợ cho các mảng lớn đa chiều của các kiểu dữ liệu đồng nhất và một bộ sưu tập lớn các hàm toán học cấp cao để hoạt động trên các mảng này.
- ✓ Pandas: Đây là một thư viện trong Python cung cấp các công cụ phân tích dữ liệu và cấu trúc dữ liệu dễ sử dụng. Nó được xây dựng dựa trên Numpy và được sử dụng rộng rãi để làm sạch, chuyển đổi và thao tác dữ liệu.
- ✓ Matplotlib: Đây là một thư viện vẽ đồ thị bằng Python cung cấp nhiều công cụ trực quan và hỗ trợ cho các loại đồ thị khác nhau. Nó được sử dụng rộng rãi để khám phá và trực quan hóa dữ liệu.
- ✓ Seaborn: Đây là một thư viện được xây dựng trên Matplotlib cung cấp các API cấp cao hơn để vẽ đồ thị dễ dàng và hấp dẫn hơn. Nó được sử dụng rộng rãi để trực quan hóa dữ liệu thống kê.
- ✓ Plotly: Đây là một thư viện nguồn mở bằng Python cung cấp các hình ảnh trực quan tương tác và dựa trên web. Nó hỗ trợ nhiều loại biểu đồ và được sử dụng rộng rãi để tạo dashboard tương tác và trực quan hóa dữ liệu cho web.
Các mô hình ML được đề cập trong khóa học này:
- ✓ 1. Linear Regression: Một thuật toán học có giám sát được sử dụng để dự đoán một biến mục tiêu liên tục dựa trên một tập hợp các biến độc lập. Nó giả định một mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và phụ thuộc.
- ✓ 2. Logistic Regression: Một thuật toán học có giám sát được sử dụng để dự đoán kết quả nhị phân dựa trên một tập hợp các biến độc lập. Nó sử dụng một hàm logistic để lập mô hình xác suất của kết quả.
- ✓ 3. Decision Trees: Một thuật toán học có giám sát sử dụng tree-like model và hậu quả có thể xảy ra của chúng. Nó thường được sử dụng cho các nhiệm vụ phân loại và hồi quy.
- ✓ 4. Random Forest: Một thuật toán học có giám sát kết hợp nhiều cây quyết định để tăng độ chính xác và ổn định của các dự đoán. Đây là một phương pháp tập hợp làm giảm quá mức và cải thiện tính tổng quát của mô hình.
- ✓ 5. Support Vector Machine (SVM): Một thuật toán học có giám sát được sử dụng cho các nhiệm vụ phân loại và hồi quy. Nó tìm ra ranh giới tốt nhất (hoặc hyperplane) phân tách các lớp khác nhau trong dữ liệu.
- ✓ 6. K-Nearest Neighbors (KNN): Một Thuật toán học có giám sát được sử dụng cho các tác vụ phân loại và hồi quy. Nó tìm k điểm gần nhất với một điểm dữ liệu mới và phân loại nó dựa trên lớp đa số của k điểm gần nhất.
- ✓ 7. Hyperparameter Tuning: Đây là quá trình tìm kiếm một cách có hệ thống sự kết hợp tốt nhất của các siêu tham số cho một mô hình machine learning. Nó được sử dụng để tối ưu hóa hiệu suất của mô hình và ngăn chặn việc khớp quá mức bằng cách tìm bộ tham số tối ưu hoạt động tốt trên dữ liệu không nhìn thấy.
- ✓ 8. AdaBoost: Một Thuật toán học có giám sát thích ứng với dữ liệu bằng cách điều chỉnh trọng số của các quan sát. Nó là một phương pháp tập hợp được sử dụng cho các nhiệm vụ phân loại.
- ✓ 9. XGBoost: Một Thuật toán học có giám sát là phần mở rộng của thuật toán gradient boosting. Nó được sử dụng rộng rãi trong các cuộc thi Kaggle và các dự án công nghiệp.
- ✓ 10. CatBoost: Một thuật toán học có giám sát được thiết kế để xử lý các biến phân loại một cách hiệu quả.
Các Mô hình không giám sát:
Các thuật toán Clustering có thể được phân loại thành ba loại: centroid-based, density-based, và hierarchical. Các thuật toán Centroid-based clustering như k-mean, nhóm các điểm dữ liệu dựa trên khoảng cách của chúng với trọng tâm hoặc điểm trung tâm. Các thuật toán phân cụm dựa trên mật độ như DBSCAN, nhóm các điểm dữ liệu dựa trên mật độ của chúng trong không gian đặc trưng. Các thuật toán Hierarchical clustering như Agglomerative và Divisive xây dựng một hệ thống thứ bậc của các cluster bằng cách hợp nhất hoặc phân chia các cluster lặp đi lặp lại.
- ✓ 1. K-Means: Thuật toán phân cụm dựa trên trọng tâm giúp nhóm các điểm dữ liệu dựa trên mức độ gần gũi của chúng với trọng tâm. Nó được sử dụng rộng rãi để phân cụm các bộ dữ liệu lớn.
- ✓ 2. DBSCAN: Thuật toán phân cụm dựa trên mật độ giúp nhóm các điểm dữ liệu dựa trên mật độ của chúng trong không gian đặc trưng. Nó rất hữu ích để xác định các cụm có hình dạng tùy ý.
- ✓ 3. Hierarchical Clustering: Một thuật toán xây dựng hệ thống cấp bậc của các cụm bằng cách hợp nhất hoặc phân chia các cụm lặp đi lặp lại. Nó có thể là kết tụ hoặc chia rẽ trong tự nhiên.
- ✓ 4. Spectral Clustering: Một thuật toán phân cụm tìm các cụm bằng cách sử dụng các vectơ riêng của ma trận tương tự của dữ liệu.
- ✓ 5. Principal Component Analysis (PCA): Một kỹ thuật giảm kích thước giúp chiếu dữ liệu vào không gian có chiều thấp hơn trong khi vẫn giữ được thông tin quan trọng nhất.
Các Mô hình nâng cao:
1. Giới thiệu Deep Learning: Deep Learning là một lĩnh vực của machine learning sử dụng mạng thần kinh nhân tạo có nhiều lớp, được gọi là mạng thần kinh sâu, để mô hình hóa và giải quyết các vấn đề phức tạp như nhận dạng hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nó dựa trên ý tưởng rằng một mạng thần kinh có thể học cách tự động học cách biểu diễn dữ liệu ở các mức độ trừu tượng khác nhau. Multi-layer Perceptron (MLP) là một loại mô hình học sâu, là mô hình mạng thần kinh nhân tạo chuyển tiếp giúp ánh xạ các tập hợp dữ liệu đầu vào vào một tập hợp các đầu ra thích hợp. MLP là một thuật toán học có giám sát có thể được sử dụng cho cả nhiệm vụ phân loại và hồi quy.
2. Natural Language Processing (NLP): Natural Language Processing (NLP) là một lĩnh vực của Trí tuệ nhân tạo xử lý sự tương tác giữa ngôn ngữ con người và máy tính. Một trong những kỹ thuật phổ biến được sử dụng trong NLP là term frequency-inverse document frequency (tf-idf). Tf-idf là thước đo thống kê phản ánh tầm quan trọng của một từ trong tài liệu hoặc một kho tài liệu. Tầm quan trọng tăng tỷ lệ thuận với số lần một từ xuất hiện trong tài liệu nhưng được bù đắp bởi tần suất xuất hiện của từ đó trong ngữ liệu. Tf-idf được sử dụng trong NLP cho các tác vụ như phân loại văn bản, phân cụm văn bản và truy xuất thông tin. Nó cũng được sử dụng trong tóm tắt tài liệu và trích xuất tính năng cho dữ liệu văn bản.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Người mới bắt đầu lập trình Python.
- ✓ Người mới bắt đầu lập trình Khoa học dữ liệu.
- ✓ Sinh viên Khoa học dữ liệu và Học máy.
- ✓ Bất kỳ ai muốn tìm hiểu thêm về Python, khoa học dữ liệu hoặc trực quan hóa dữ liệu.
- ✓ Bất cứ ai quan tâm đến thế giới khoa học dữ liệu đang mở rộng nhanh chóng!
- ✓ Các nhà phát triển muốn làm việc trong các dự án phân tích và trực quan hóa.
- ✓ Bất kỳ ai muốn khám phá và hiểu dữ liệu trước khi áp dụng học máy.
Trong suốt khóa học, bạn sẽ được tiếp cận với một nhóm giảng viên giàu kinh nghiệm, những người sẽ cung cấp hướng dẫn và hỗ trợ khi bạn thực hiện các dự án của mình. Bạn cũng sẽ có quyền truy cập vào một cộng đồng gồm các sinh viên, những người sẽ cung cấp hỗ trợ và phản hồi bổ sung khi bạn thực hiện các dự án của mình.
Khóa học có nhịp độ riêng, nghĩa là bạn có thể hoàn thành các mô-đun và dự án theo tốc độ của riêng mình,
Mục lục:
- ✓ 01. Giới thiệu.
- ✓ 02. Khóa học Python.
- ✓ 03. Khóa học Numpy.
- ✓ 04. Pandas for Data Analysis.
- ✓ 05. Matplotlib for Data Analysis.
- ✓ 06. Seaborn for Data Analysis.
- ✓ 07. Data Visualization trong Pandas.
- ✓ 08. Data Visualization với Plotly.
- ✓ 09. Linear Regression.
- ✓ 10. Logistic Regression.
- ✓ 11. Support Vector Machine.
- ✓ 12. Cross Validation và Hyperparameter Tuning.
- ✓ 13. K-Nearest Neighbor (KNN).
- ✓ 14. Decision Tree.
- ✓ 15. Random Forest.
- ✓ 16. Boosting Algorithms.
- ✓ 17. K-Means Clustering.
- ✓ 18. Density Based Clustering.
- ✓ 19. Hierarchical Clustering.
- ✓ 20. PCA.
- ✓ 21. Giới thiệu về Deep Learning.
- ✓ 22. Giới thiệu về Natural Language Processing (NLP).
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Các nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích và kỹ sư muốn mở rộng kiến thức và kỹ năng về machine learning.
- ✓ Các nhà phát triển và lập trình viên muốn tìm hiểu cách xây dựng và triển khai các mô hình machine learning trong môi trường sản xuất.
- ✓ Các nhà nghiên cứu và học giả muốn hiểu những phát triển và ứng dụng mới nhất của machine learning.
- ✓ Các chuyên gia và nhà quản lý doanh nghiệp muốn tìm hiểu cách áp dụng công nghệ machine learning để giải quyết các vấn đề thực tế trong tổ chức của họ.
- ✓ Sinh viên và sinh viên mới tốt nghiệp muốn đạt được nền tảng vững chắc về machine learning và theo đuổi sự nghiệp trong khoa học dữ liệu hoặc trí tuệ nhân tạo.
- ✓ Bất kỳ ai tò mò về machine learning và muốn tìm hiểu thêm về các ứng dụng của nó cũng như cách nó được sử dụng trong ngành.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU