Bài 7: Các cuộc thi học máy
Tham gia các cuộc thi học máy là một cách tuyệt vời để cải thiện các kỹ năng khoa học dữ liệu và đánh giá tiến độ của chung ta.
Khoá học Kaggle Learn - Intro to Machine Learning là một trong những khoá học phổ biến nhất trên Kaggle. Điều mình thích nhất ở khoá học này là nó giới thiệu được các khái niệm cơ bản trong học máy mà không quá nặng về lý thuyết. Điều này rất thích hợp cho những ai mới tìm hiểu về học máy, đặc biệt với những bạn từ những mảng khác.
Do đó, mình đã xin phép tác giá Dan Becker, một người đồng nghiệp cũ của mình, để dịch khoá học này sang tiếng Việt. Các bạn cùng tham khảo nhé.
Bài 6: Mô hình Random Forest
Sau khi đã làm quen với mô hình cây quyết định, bạn lại phải đưa ra một quyết định khó khăn. Một cây quyết định sâu với nhiều phân nhánh sẽ dễ overfitting vì...
Bài 5: Underfitting và Overfitting
Bài hôm nay, chúng ta sẽ tìm hiểu về khái niệm overfitting và underfitting và cách áp dụng để cải thiện độ chính xác của mô hình.
Bài 4: Đánh giá chất lượng mô hình
Chúng ta đã hoàn thành việc xây dựng mô hình ở bài trước, vậy chất lượng mô hình đó ra sao? Trong bài hôm nay, chúng ta sẽ làm quen với việc đánh giá chất lư...
Bài 3: Xây dựng mô hình đầu tiên
Sau khi đã làm quen với dữ liệu, chúng ta có thể bắt đầu xây dựng một mô hình đơn giản để xem mô hình dự đoán đơn giản. Hãy tiếp tục sử dụng dữ liệu về giá n...
Bài 2: Tìm hiểu dữ liệu cơ bản
Một bước không thể thiếu trong bất kỳ dự án học máy nào là tìm hiểu và làm quen với dữ liệu. Chúng ta sẽ sử dụng thư viện Pandas trong Python cho việc này. Đ...
Bài 1: Mô hình Machine Learning hoạt động thế nào
Bài hôm nay chúng ta sẽ tìm hiểu các mô hình học máy hoạt động như thế nào và được sử dụng ra sao. Các bạn có thể sẽ thấy nội dung quá cơ bản nếu đã từng xây...
