Khóa AI/ML

Cung cấp kiến thức từ cơ bản đến nâng cao về Supervised Learning, Unsupervised Learning, NLP, Computer Vision, Time-series forecasting và Recommendation System. Phân tích lỗi, chọn và tối ưu mô hình, giảm chiều dữ liệu, và kiểm định giả thuyết.

Thông tin khóa học

Supervised learning và unsupervised learning là hai phương pháp học máy cơ bản nhưng mạnh mẽ. Thông qua supervised learning, chúng ta có thể xây dựng các mô hình dự đoán với dữ liệu đã được gán nhãn, trong khi unsupervised learning giúp khám phá cấu trúc của dữ liệu chưa được phân loại. Các lĩnh vực như NLP, computer vision, dự đoán chuỗi thời gian và hệ thống đề xuất đang phát triển mạnh mẽ, đóng vai trò quan trọng trong ứng dụng thực tiễn. Bên cạnh việc triển khai các mô hình, việc phân tích lỗi và tối ưu hóa mô hình là rất cần thiết để cải thiện hiệu suất. Giảm chiều dữ liệu và kiểm định giả thuyết cũng là những bước quan trọng giúp tăng cường chất lượng và độ tin cậy của các dự báo, từ đó đưa ra quyết định chính xác hơn trong các tình huống thực tế.