Ebook Thực Hành Machine Learning Với Scikit-Learn & PyTorch - Các Khái Niệm, Công Cụ Và Kỹ Thuật Để Xây Dựng Các Hệ Thống Thông Minh [Ấn Bản Lần 1, Tháng 12/2025] [PDF, EPUB] [9128E]
Tiềm năng của machine learning ngày nay là vô cùng to lớn, tuy nhiên nhiều nhà phát triển và chuyên gia công nghệ đầy tham vọng lại cảm thấy choáng ngợp trước sự phức tạp của nó. Cho dù bạn đang muốn nâng cao kỹ năng và áp dụng machine learning vào các dự án thực tế hay chỉ đơn giản là tò mò về cách thức hoạt động của các hệ thống AI, cuốn sách này sẽ là điểm khởi đầu lý tưởng dành cho bạn.
Với phong cách dễ hiểu nhưng vô cùng giàu thông tin, tác giả sẽ mang đến cuốn cẩm nang nhập môn toàn diện về machine learning và deep learning. Dựa trên hệ sinh thái Hugging Face, với trọng tâm là những giải thích rõ ràng và ví dụ thực tế, cuốn sách sẽ dẫn dắt bạn qua các công cụ tiên tiến như Scikit-Learn và PyTorch, từ các kỹ thuật hồi quy cơ bản đến các neural network nâng cao. Cho dù bạn là sinh viên, chuyên gia hay người đam mê, bạn đều sẽ có được những kỹ năng để xây dựng các hệ thống thông minh.
- ✓ Nắm vững các kiến thức cơ bản về ML, bao gồm các khái niệm như overfitting và hyperparameter tuning.
- ✓ Hoàn thành một ML project từ đầu đến cuối bằng scikit-Learn, bao gồm mọi thứ từ data exploration đến model evaluation.
- ✓ Tìm hiểu các kỹ thuật unsupervised learning, chẳng hạn như clustering và anomaly detection.
- ✓ Xây dựng các kiến trúc nâng cao như transformer và diffusion model với PyTorch.
- ✓ Khai thác sức mạnh của các pretrained model, bao gồm cả các LLM, và học cách tinh chỉnh chúng.
- ✓ Huấn luyện các autonomous agent bằng cách sử dụng reinforcement learning.
Mục lục:
- ✓ Phần I. Nền tảng về Machine Learning:
- ✓ Chương 01. Tổng quan về Machine Learning.
- ✓ Chương 02. End-to-End Machine Learning Project.
- ✓ Chương 03. Classification.
- ✓ Chương 04. Training Models.
- ✓ Chương 05. Decision Trees.
- ✓ Chương 06. Ensemble Learning & Random Forest.
- ✓ Chương 07. Dimensionality Reduction.
- ✓ Chương 08. Các kỹ thuật Unsupervised Learning.
- ✓ Phần II. Neural Networks & Deep Learning:
- ✓ Chương 09. Giới thiệu về Artificial Neural Network.
- ✓ Chương 10. Xây dựng Neural Network với PyTorch.
- ✓ Chương 11. Training Deep Neural Network.
- ✓ Chương 12. Deep Computer Vision sử dụng Convolutional Neural Network.
- ✓ Chương 13. Processing Sequences sử dụng RNN & CNN.
- ✓ Chương 14. Natural Language Processing với RNN & Attention.
- ✓ Chương 15. Transformer cho Natural Language Processing & Chatbot.
- ✓ Chương 16. Vision & Multimodal Transformer.
- ✓ Chương 17. Tăng tốc Transformer.
- ✓ Chương 18. Autoencoder, GAN & Diffusion Models.
- ✓ Chương 19. Reinforcement Learning.
- ✓ Phụ lục A. Autodiff.
- ✓ Phụ lục B. Mixed Precision & Quantization.
LƯU Ý: Pass mở file pdf là mật khẩu giải nén chung của tài liệu !