Hệ thống học máy cơ bản cho hệ thống khuyến nghị

Các ứng dụng dữ liệu hiện đại dựa vào khả năng dự đoán sở thích người dùng và tự động hóa ra quyết định. Hiểu được các nguyên tắc cốt lõi của học máy cho phép bạn chuyển đổi thông tin thô thành những nhận thức có thể hành động. Chương trình này hướng dẫn bạn qua quá trình xây dựng một mô hình học máy từ đầu. Bạn sẽ tiến hành từ thuật ngữ cơ bản đến việc triển khai một hệ thống khuyến nghị, nắm vững các khung toán học và logic giúp cho các nền tảng dựa trên dữ liệu thành công nhất ngày nay. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm cơ bản về học máy và lưu lượng khoa học dữ liệu - Apply linear regression and logistic regression techniques to real-world dataset - Xây dựng một hệ thống khuyến nghị chức năng sử dụng nguyên tắc lọc hợp tác - Thực hành xác minh chéo và điều chỉnh để cải thiện hiệu suất và độ chính xác của mô hình - Tìm hiểu các chỉ số đánh giá hiện đại và các hàm mất được sử dụng trong các mô hình tiêu chuẩn công nghiệp - Thực hiện kỹ thuật đặc điểm cơ bản để chuẩn bị dữ liệu cho phân tích mạnh mẽ hơn Chương trình học bắt đầu với thuật ngữ cơ bản và nền tảng toán học của các thuật toán học trước khi chuyển sang thực hiện thực tế qua các ví dụ mã viết. Bạn sẽ học cách tinh chỉnh các mô hình bằng cách điều chỉnh tham số và đánh giá kết quả so với dữ liệu chuẩn. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu muốn hiểu cơ học của học máy mà không có kinh nghiệm chuyên môn trước đó. Bắt đầu hành trình của bạn vào khoa học dữ liệu và bắt đầu xây dựng hệ thống thông minh hôm nay.