University of St Andrews - Online

Khóa học trung cấp: Học máy từ đầu đến cuối

Nâng cao chuyên môn về máy học của bạn bằng cách tìm hiểu sâu hơn về các thuật toán phức tạp hơn và các ứng dụng thực tế.

Khóa học ngắn này dành cho các chuyên gia đang tìm cách hiểu các khái niệm và công nghệ hỗ trợ máy học hiện đại.

Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu về các phương pháp học máy hiện đại thông qua năm chủ đề:

• Phân loại giải thích cách tốt nhất để dự đoán các lớp rời rạc, ví dụ, chấp nhận hoặc từ chối đơn xin tín dụng.
• Mô hình đào tạo giới thiệu các phương pháp được sử dụng để giải quyết vấn đề tối ưu hóa cốt lõi: biến thể nào của lớp mô hình có ít lỗi nhất?
• Trees & Random Forests khám phá cách các mô hình cây có thể được bắt nguồn, mở rộng và triển khai để tạo ra các mô hình có ước tính hiệu suất đã được xác thực trên các trường hợp dữ liệu mới.
• Giảm chiều bao gồm cơ sở lý luận và phương pháp áp dụng để giảm số lượng tính năng được sử dụng trong các mô hình học máy dự đoán.
• Học không giám sát xem xét cách học và triển khai các mô hình không có biến mục tiêu.

Mã Python nâng cao được cung cấp và giải thích cho từng chủ đề. Các kết quả học tập chính của bạn là xác định mô hình nào có thể áp dụng cho các dữ liệu và mục tiêu khác nhau và thực hiện điều chỉnh siêu tham số hoặc lựa chọn mô hình phù hợp với mô hình.