Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Đề cương khóa học
- Giới thiệu về ML
- Học máy như một phần của Trí tuệ nhân tạo
- Các loại ML
- Các thuật toán ML
- Thách thức và tiềm năng ứng dụng của ML
- Overfitting và sự đánh đổi giữa bias và variance trong ML
- Kỹ thuật Học máy
- Quy trình Machine Learning
- Học có giám sát – Phân loại, Hồi quy
- Học không giám sát – Phân cụm, Phát hiện bất thường
- Học bán giám sát và Reinforcement Learning
- Cân nhắc trong Machine Learning
- Tiền xử lý Dữ liệu
- Chuẩn bị và chuyển đổi Dữ liệu
- Kỹ thuật đặc trưng (Feature engineering)
- Tỷ lệ hóa Đặc trưng (Feature Scaling)
- Giảm chiều và lựa chọn biến
- Trực quan hóa Dữ liệu
- Phân tích thăm dò
- Nghiên cứu điển hình
- Kỹ thuật đặc trưng nâng cao và tác động đến kết quả trong hồi quy tuyến tính để dự đoán
- Phân tích chuỗi thời gian và Forecasting khối lượng bán hàng hàng tháng - các phương pháp cơ bản, điều chỉnh theo mùa, hồi quy, làm mịn hàm mũ, ARIMA, mạng nơ-ron
- Phân tích giỏ hàng và khai thác luật kết hợp
- Phân tích phân đoạn bằng phân cụm và bản đồ tự tổ chức
- Phân loại khách hàng nào có khả năng vỡ nợ bằng hồi quy logistic, cây quyết định, xgboost, svm
Requirements
Kiến thức và nhận thức về Machine Learning nguyên tắc cơ bản
14 Hours
Testimonials (2)
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Course - MLflow
I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.
