fit@ntt.edu.vn
028 71080889
Kế hoạch học tập ML này được thiết kế như một lộ trình nền tảng, có thể điều chỉnh dựa trên các mục tiêu và vai trò cá nhân trong lĩnh vực này. Hãy đảm bảo tận dụng lợi thế của nó và điều chỉnh nó khi bạn thấy phù hợp!
Pandas là nền tảng để thao tác và phân tích dữ liệu trong Python, cung cấp các cấu trúc dữ liệu mạnh mẽ như DataFrames, giúp làm sạch, lọc và tổng hợp các tập dữ liệu lớn dễ dàng hơn, đây là bước sơ bộ trong bất kỳ dự án học máy nào.
- Khóa học Thao tác dữ liệu với Pandas
- Hướng dẫn về Pandas Python: Hướng dẫn cơ bản cho người mới bắt đầu
- Bảng cheat Pandas cho khoa học dữ liệu bằng Python
Numpy
Numpy cung cấp cấu trúc mảng nền tảng và các hàm toán học cần thiết cho tính toán khoa học trong Python. Hiệu quả của nó trong tính toán số khiến nó không thể thiếu trong việc xử lý dữ liệu đa chiều được sử dụng trong các thuật toán học máy.
- Giới thiệu khóa học NumPy
- Khóa học NumPy Crash Code-Along
- Bảng cheat NumPy: Phân tích dữ liệu trong Python
Scikit-tìm hiểu
Scikit-Learn là một công cụ đa năng giúp đơn giản hóa các tác vụ học máy phổ biến, bao gồm phân loại, hồi quy, phân cụm và giảm kích thước, với thiết kế tích hợp hoàn hảo với các thư viện Python khác như Numpy và Pandas.
- Học máy với khóa học scikit-learn
- Học máy Python: Hướng dẫn Scikit-Learn
- Bảng cheat Scikit-Learn: Học máy Python
- XGBoost
XGBoost nổi tiếng về hiệu suất và tốc độ trong các cuộc thi học máy. Đó là việc triển khai các cây quyết định tăng cường độ dốc được thiết kế để đảm bảo tốc độ và hiệu suất, điều này rất quan trọng đối với nhiều tác vụ học máy.
Dòng chảy căng
Tensorflow là một thư viện mạnh mẽ để tính toán số và học máy, cho phép các nhà phát triển tạo ra các mô hình học sâu phức tạp. Tính linh hoạt và khả năng mở rộng của nó làm cho nó phù hợp cho cả nghiên cứu và sản xuất.
- Giới thiệu khóa học TensorFlow trong Python
- Hướng dẫn TensorFlow cho người mới bắt đầu
- Mạng thần kinh chuyển đổi Python (CNN) với hướng dẫn TensorFlow
máy ảnh
Keras được thiết kế để cho phép thử nghiệm nhanh với mạng lưới thần kinh sâu, cung cấp API cấp cao, thân thiện với người dùng có thể chạy trên TensorFlow, cho phép thiết kế và thử nghiệm mô hình dễ dàng.
- Giới thiệu khóa học Deep Learning với Keras
- Khóa học Deep Learning nâng cao với Keras
- Hướng dẫn về Keras: Học sâu trong Python
PyTorch
PyTorch nổi tiếng nhờ biểu đồ tính toán động và giao diện thân thiện với người dùng, khiến nó trở thành lựa chọn ưa thích của các nhà nghiên cứu và nhà phát triển làm việc trên các mô hình học máy tiên tiến, đặc biệt là trong lĩnh vực học sâu.
- Giới thiệu về khóa học Deep Learning trong PyTorch
- Khóa học sâu trung cấp với khóa học PyTorch
- Hướng dẫn PyTorch: Xây dựng mạng lưới thần kinh đơn giản từ đầu
- Học sâu với bảng cheat PyTorch
Các gói học máy R hàng đầu
mô hình gọn gàng
Tidymodels là tập hợp các gói R dành cho mô hình hóa và học máy có chung các nguyên tắc chung và được thiết kế để hoạt động liền mạch với nhau. Nó đơn giản hóa nhiều tác vụ phổ biến trong quy trình học máy, từ xử lý trước dữ liệu đến điều chỉnh và xác thực mô hình.
- Lập mô hình với các mô hình gọn gàng trong Khóa học R
- Kỹ thuật tính năng để dự đoán đặt phòng khách sạn với các mô hình gọn gàng
- Phân tích Điểm tín dụng với các mô hình gọn gàng trong R
Dấu mũ
Gói Caret trong R là giải pháp toàn diện để xây dựng và đánh giá các mô hình machine learning. Nó cung cấp một giao diện thống nhất cho hàng trăm thuật toán ML, giúp việc đào tạo mô hình, đưa ra dự đoán và đánh giá hiệu suất của chúng dễ dàng hơn, tất cả đều nằm trong một khuôn khổ nhất quán.
ngẫu nhiênForest
Gói này triển khai thuật toán rừng ngẫu nhiên, được biết đến với độ chính xác và mạnh mẽ, đặc biệt là trong các nhiệm vụ phân loại và hồi quy.
XGBoost
XGBoost in R cung cấp khả năng triển khai hiệu quả và có thể mở rộng các khung tăng cường độ dốc, được biết đến với việc mang lại hiệu suất và tốc độ cao trong các cuộc thi học máy và ứng dụng trong thế giới thực.
Dòng chảy căng
Tensorflow cho R cho phép người dùng tận dụng các chức năng deep learning mạnh mẽ của TensorFlow ngay trong R, cho phép phát triển các mô hình phức tạp với giao diện quen thuộc của R.
máy ảnh
Keras in R mang đến sự đơn giản và linh hoạt của API Keras cho người dùng R, giúp việc học sâu trở nên dễ tiếp cận hơn và dễ triển khai hơn với các tính năng trừu tượng hóa mạng thần kinh cấp cao.
Một ví dụ về kế hoạch học máy
Kế hoạch học tập ML này được thiết kế như một lộ trình nền tảng, có thể điều chỉnh dựa trên các mục tiêu và vai trò cá nhân trong lĩnh vực này. Hãy đảm bảo tận dụng lợi thế của nó và điều chỉnh nó khi bạn thấy phù hợp!
Tháng 1-3: Xây dựng nền tảng machine learning
- Củng cố kiến thức toán và thống kê : Cần thiết để hiểu các thuật toán và phân tích dữ liệu. Đại số tuyến tính, phép tính và xác suất tạo thành xương sống của các mô hình ML.
- Tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản về lập trình : Python được khuyên dùng do có sự hỗ trợ và thư viện mở rộng cho ML. Kỹ năng lập trình rất quan trọng để triển khai và thử nghiệm các thuật toán ML.
- Bắt đầu làm việc với dữ liệu : Làm quen với các kỹ thuật thao tác và trực quan hóa dữ liệu. Hiểu và xử lý trước dữ liệu là các bước quan trọng trước khi áp dụng bất kỳ mô hình ML nào.
Tài nguyên được đề xuất
- Nguyên tắc cơ bản về thống kê với Python Skill Track
- Theo dõi kỹ năng lập trình Python
- Trực quan hóa dữ liệu với Python Skill Track
- Hơn 60 dự án Python cho mọi cấp độ chuyên môn
Tháng 4-6: Đi sâu vào Machine Learning
- Nắm bắt các khái niệm cơ bản về học máy : Phân biệt giữa học có giám sát và học không giám sát. Sự khác biệt này rất quan trọng để lựa chọn cách tiếp cận phù hợp cho các vấn đề khác nhau.
- Xây dựng và đánh giá các mô hình đơn giản : Bắt đầu với các mô hình như hồi quy tuyến tính và cây quyết định để hiểu quy trình đánh giá và xây dựng mô hình.
- Áp dụng kiến thức trên bộ dữ liệu thực : Trải nghiệm thực tế củng cố kiến thức lý thuyết và nâng cao kỹ năng giải quyết vấn đề.
Tài nguyên được đề xuất
- Nhà khoa học về máy học với lộ trình nghề nghiệp Python
- Nguyên tắc cơ bản về học máy với Python Skill Track
- Giới thiệu về Hồi quy với mô hình thống kê trong Khóa học Python
- 25 dự án học máy cho mọi cấp độ
Tháng 7-9: Đào sâu kiến thức của bạn
- Đi sâu vào học sâu : Khám phá sự phức tạp của mạng lưới thần kinh, vốn là những công cụ mạnh mẽ cho các tác vụ như nhận dạng hình ảnh và giọng nói.
- Hiểu MLOps : Học cách triển khai các mô hình trong sản xuất một cách hiệu quả là rất quan trọng đối với các ứng dụng trong thế giới thực.
- Tham gia vào các dự án hoặc cuộc thi : Các thử thách giúp cải thiện kỹ năng và cung cấp thông tin chuyên sâu về các ứng dụng ML thực tế cũng như các phương pháp hay nhất trong cộng đồng.
Tài nguyên được đề xuất
- Giới thiệu về khóa học Deep Learning trong Python
- Nguyên tắc cơ bản của MLOps
- Hướng dẫn về học máy, quy trình, triển khai và MLOps
- Bảng cheat học máy
Tháng 10+: Tiếp tục học hỏi và chuyên môn hóa
- Chọn chuyên môn : Tập trung vào một lĩnh vực như NLP hoặc thị giác máy tính cho phép bạn có kiến thức chuyên môn và hiểu biết sâu hơn.
- Tham gia vào các dự án nguồn mở : Hợp tác và đóng góp cho các dự án có thể mang lại trải nghiệm thực tế và sự tham gia của cộng đồng.
- Theo kịp nghiên cứu hiện tại : Luôn cập nhật về những phát triển mới đảm bảo kỹ năng của bạn vẫn phù hợp và tiên tiến.
Tài nguyên được đề xuất
Tham khảo https://www.datacamp.com/
vxchi. K. CNTT
