Machine Learning cơ bản với Python Scikit-learn

Khóa học Machine Learning cơ bản với Python Scikit-Learn dành cho những người đã có kiến thức nền tảng về Python và mong muốn làm quen với lĩnh vực học máy thông qua các phương pháp phổ biến như dự đoán giá trị, phân loại dữ liệu, chia nhóm và rút gọn thông tin. Khóa học được xây dựng theo lộ trình rõ ràng, bắt đầu từ việc chuẩn bị môi trường làm việc, tìm hiểu cách sử dụng công cụ scikit-learn, cho đến việc thực hiện toàn bộ quy trình xây dựng một mô hình — từ xử lý dữ liệu đầu vào, huấn luyện mô hình, điều chỉnh để cải thiện kết quả, cho đến việc kiểm tra và trình bày kết quả cuối cùng.

Phần lý thuyết được trình bày qua các bài đọc, video hướng dẫn thao tác thực tế và câu hỏi trắc nghiệm nhằm củng cố kiến thức. Phần thực hành bao gồm các bài tập có hướng dẫn chi tiết cũng như các bài tập mở để học viên tự luyện tập và áp dụng vào tình huống thực tế. Sau khi hoàn thành khóa học, người học sẽ có thể tự tin xây dựng một hệ thống dự đoán hoàn chỉnh và có khả năng tiếp cận các phương pháp nâng cao hơn để phục vụ học tập, nghiên cứu hoặc công việc chuyên môn.

Sau khi hoàn thành khóa học, học viên sẽ có được nền tảng vững chắc về tư duy và kỹ năng trong lĩnh vực học máy. Cụ thể, học viên sẽ:

1. Hiểu rõ các khái niệm cơ bản về học máy và biết cách phân biệt các loại bài toán thường gặp như dự đoán và phân loại;

2. Biết cách chuẩn bị và xử lý dữ liệu để đưa vào mô hình, bao gồm làm sạch, chuyển đổi và chuẩn hóa dữ liệu;

3. Nắm được cách xây dựng, huấn luyện và kiểm tra một mô hình dự đoán sử dụng thư viện scikit-learn;

4. Biết cách đánh giá mức độ hiệu quả của mô hình và đưa ra điều chỉnh phù hợp để nâng cao chất lượng dự đoán;

5. Có khả năng tổ chức quy trình xử lý dữ liệu và xây dựng mô hình một cách khoa học và linh hoạt;

6. Tự tin thực hiện một bài toán thực tế từ đầu đến cuối, đồng thời phát triển tư duy phản biện để lựa chọn phương pháp phù hợp và đưa ra các cải tiến dựa trên kết quả đạt được.

Các sản phẩm sẽ làm được

Sau khi hoàn thành khóa học, học viên sẽ có đủ kiến thức và kỹ năng để thực hiện một dự án ứng dụng học máy cơ bản. Trong phần cuối của khóa học, học viên sẽ được lựa chọn thực hiện một trong ba dự án sau để vận dụng toàn bộ quy trình đã học:

• Ứng dụng dự đoán giá trị từ dữ liệu

Ví dụ: Dự đoán giá nhà dựa trên các đặc điểm như diện tích, vị trí, số phòng ngủ… Học viên sẽ thực hiện đầy đủ quy trình: xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình dự đoán, đánh giá kết quả và trình bày mô hình theo cách dễ hiểu.

• Công cụ phân loại khách hàng

Ví dụ: Xác định xem một khách hàng có khả năng rời bỏ dịch vụ hay không. Dự án bao gồm các bước như xử lý dữ liệu khách hàng, lựa chọn mô hình phân loại phù hợp, kiểm tra độ chính xác và phân tích ý nghĩa kết quả mô hình.

• Hệ thống phân nhóm dữ liệu tự động

Ví dụ: Phân nhóm khách hàng theo hành vi mua sắm để hỗ trợ các chiến dịch tiếp thị. Học viên sẽ áp dụng thuật toán chia nhóm để phát hiện các nhóm đặc trưng trong dữ liệu mà không cần gán nhãn từ trước.