5.800.000 ₫Giá gốc là: 5.800.000 ₫.199.000 ₫Giá hiện tại là: 199.000 ₫.
Trang bị kiến thức và kỹ năng vận dụng các thuật toán thuộc nhóm Supervised Learning (Classification, Regression), Unsupervised Learning (Clustering, Association Analysis, Dimensionality Reduction) thông qua việc sử dụng các bộ thư viện, công cụ mạnh mẽ, mã nguồn mở như Python, Jupyter Notebooks, Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, sklearn…
Add to wishlistAdded to wishlistRemoved from wishlist0
Add to compare
Lưu Ý Quan Trọng Từ EduMalls.net
Nền tảng cung cấp khóa học rẻ giúp bạn tiết kiệm chi phí và hoàn toàn phù hợp cho người học có khả năng tự học. NẾU BẠN CÓ ĐIỀU KIỆN, HÃY MUA KHÓA HỌC GỐC ĐỂ ỦNG HỘ TÁC GIẢ.
Khóa học được lưu trữ trên Cloud, người học truy cập vào link được gửi để học hoặc có thể TẢI XUỐNG. Link truy cập khóa học trọn đời, học bất cứ khi nào, mọi lúc, mọi nơi.
Nền tảng có SỐ LƯỢNG KHÓA HỌC LỚN, CHẤT LƯỢNG CAO VÀ RẺ NHẤT HIỆN NAY. Mua nhiều, giảm giá sâu, tặng kèm cho người học.
Khóa Học Online Machine Learning with Python: Học Máy Với Python chia sẻ bởi EduMalls.net bao gồm: các kiến thức quan trọng và cần thiết về Machine Learning, một nhánh rất “hot” của Trí tuệ nhân tạo (AI). Trang bị kiến thức và kỹ năng vận dụng các thuật toán thuộc nhóm Supervised Learning (Classification, Regression), Unsupervised Learning (Clustering, Association Analysis, Dimensionality Reduction) thông qua việc sử dụng các bộ thư viện, công cụ mạnh mẽ, mã nguồn mở như Python, Jupyter Notebooks, Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, sklearn…
Machine Learning with Python
Khóa học cung cấp cho học viên các kiến thức quan trọng và cần thiết về Machine Learning, một nhánh rất “hot” của Trí tuệ nhân tạo (AI).
Trang bị kiến thức và kỹ năng vận dụng các thuật toán thuộc nhóm Supervised Learning (Classification, Regression), Unsupervised Learning (Clustering, Association Analysis, Dimensionality Reduction) thông qua việc sử dụng các bộ thư viện, công cụ mạnh mẽ, mã nguồn mở như Python, Jupyter Notebooks, Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, sklearn…
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.
HV có định hướng sẽ làm việc trong lĩnh vực Machine Learning hoặc Data Science
BẠN SẼ NHẬN ĐƯỢC GÌ QUA KHÓA HỌC?
Sau khi hoàn thành khóa học, học viên sẽ đạt được các kỹ năng:
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
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
Time Series Analysis với ARIMA
Triển khai project theo Data Science process
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.
Khóa học sẽ cung cấp toàn bộ kiến thức từ cơ bản đến chuyên sâu của lập trình Python, giúp học viên có thể tạo ra một ứng dụng Python hoàn chỉnh sau khi hoàn thành khóa học
Khóa học lập trình Python cơ bản cung cấp cho người học những kiến thức cơ bản nhất về Python. Đây là một khóa học với rất nhiều bài tập, project dự án ví dụ giúp cho người học có thể chủ động và nắm được cách giải quyết một bài toán cụ thể bằng ngôn ngữ lập trình mà cụ thể ở đây là ngôn ngữ Python.
899.000 ₫Giá gốc là: 899.000 ₫.159.000 ₫Giá hiện tại là: 159.000 ₫.-82%
Đặc biệt, khóa học được thiết kế cho tất cả mọi người, mọi trình độ đều có thể đi vào hành trình chinh phục xử lý dữ liệu bằng Python một cách dễ dàng.
Khóa học là video + Kèm tài liệu (nếu có)Học trọn đời, mọi lúc, mọi nơi.
KHOẢN ĐẦU TƯ DÀNH CHO KHÓA HỌC
Thời lượng: 40 giờ – 53 tiết (5 tuần), học trực tiếp trên máy
Học phí: 5.800.000đ (Nhận ưu đãi phía trên)
BẠN SẼ HỌC NHỮNG GÌ?
Tổng quan Machine Learning
Giới thiệu
Phân loại
Supervised Learning
Classification
Regression Analysis
Unsupervised Learning
Clustering
Association Analysis
Dimensionality Reduction
Thuật ngữ
Scikit-learn: Machine Learning trong Python
Thách thức của Machine Learning: không đủ số lượng dữ liệu, dữ liệu đào tạo không đại diện, dữ liệu có chất lượng kém, thuộc tính không liên quan, Overfitting, Underfitting, cân bằng giữa Bias-Variance…
Logistic Regression
Binary Classifier
Thuật toán: Logistic Regression, phương trình toán học (Sigmoid)
Xây dựng Logistic Regression với sklearn.linear_model.LogisticRegression
Linear Regression
Thuật toán Least Squares
Phân loại: Simple Linenear Regression, Multiple Linenear Regression
Xây dựng Linear Regression với sklearn. linear_model.LinearRegression
Naïve Bayes
Phân loại Naïve Bayes: GaussianNB, BernoulliNB và MultinomialNB
Thuật toán: Định lý Bayes
Xây dựng Naïve Bayes với sklearn.naive_bayes
K-Nearest Neighbors (KNN)
Thuật toán KNN
Xây dựng KNN với sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier, sklearn.neighbors.KNeighborsRegressor
Decision Tree
Thuật toán: Decision Tree
Xây dựng Decision Tree với sklearn.tree.DecisionTreeClassifier, sklearn.tree.DecisionRegressor
Random Forest
Thuật toán: Random Forest
Xây dựng Random Forest với sklearn.ensemble. RandomForestClassifier
Support Vector Machine (SVM)
Kenel trick
Thuật toán: Linear SVM, Hard-margin, Soft-margin, Nonelinear SVM, SVM Kenel, SVM Regression
Xây dựng SVM với sklearn.svm.SVM
Boosting, AdaBoost
Boosting: Giới thiệu, Boosting Algorithms, phân loại
AdaBoost (Adaptive Boosting)
Thuật toán: AdaBoost
Xây dựng AdaBoost với sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier
Một số kỹ thuật bổ sung
Xác thực chéo (Cross Validation)
Điều chỉnh tham số (Tunning Parameter)
Grid Search (GridSearchCV)
Random Search
Data Science Process (Quy trình Data Science)
Các bước trong quy trình Data Science
Triển khai project Data Science theo các bước trong quy trình
K-Means
Thuật toán K-Means Algorithm
Elbow Method
Xây dựng K-Means với sklearn.cluster.KMeans
Hierarchical clustering
Phân loại: Divisive (top down), Agglomerative (bottom up)
Agglomerative Clustering Algorithm
Dendrogram
Xây dựng Hierarchical clustering với sklearn.cluster. AgglomerativeClustering
Apriori
Association Rule Mining
Apriori
Thuật toán: Apriori (Support, Confidence, Lift)
Xây dựng Apriori với mlxtend.frequent_patterns.apriori
ECLAT (Equivalence Class Clustering and bottom up Lattice Traversal)
Thuật toán: ECLAT
Xây dựng ECLAT
Gaussian Mixture Model (GMM) và Expectation–maximization (EM)
Gaussian Distribution
GMM
EM
Xây dựng GMM với sklearn.mixture.GaussianMixture
Dimensionality Reduction, Principal Component Analysis (PCA)
Dimensionality Reduction: Curse of Dimensionality, phân loại
PCA: giới thiệu, mục tiêu
Thuật toán: PCA, Singular Value Decomposition (SVD)
Xây dựng PCA với sklearn.decomposition.PCA
Time Series
Dự đoán với ARIMA
Thuật toán, variation, decomposition
Xây dựng mô hình với auto_arima
Khuyến Nghị
Nền tảng cung cấp khóa học rẻ giúp bạn tiết kiệm chi phí và hoàn toàn phù hợp cho người học có khả năng tự học. Nếu bạn có điều kiện hãy mua khóa học gốc để ủng hộ tác giả.
![Khóa Học Miễn Phí Làm Chủ Python Trong 4 Tuần [Update] | Mã: 1035](https://edumalls.net/wp-content/uploads/2024/09/khoa-hoc-mien-phi-lam-chu-python-trong-4-tuan-update-ma-1035-600x600.jpg "Khóa Học Online Machine Learning with Python: Học Máy Với Python | Mã: 9024 1")
