Khóa học Machine Learning từ A đến Z

Trong thời gian gần đây những cụm từ như cách mạng 4.0, trí tuệ nhân tạo, machine learning đang xuất hiện ở khắp các mặt báo. Các sản phẩm ứng dụng trí tuệ nhân tạo đang phát triển với một tốc độ chóng mặt như các ứng dụng trợ lý ảo của Goolge, Apple và Microsoft... rồi đến các ứng dụng trong xe tự hành đang được nghiên cứu bởi rất nhiều các hãng. Có thể nói trí tuệ nhân tạo đang len lỏi vào khắp các lĩnh vực trong đời sống. Vậy trí tuệ nhân tạo là gì? Tại sao nó là một xu thế mạnh mẽ trong thời gian tới? Trí tuệ nhân tạo sẽ lên ngôi và quay lại bắt con người phục tùng? Tất cả các câu hỏi đó sẽ được giải đáp trong Khóa học Machine Learning từ A đến Z. Chúng ta cùng bắt đầu tìm hiểu nhé!

Trí tuệ nhân tạo là gì?

Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence còn viết tắt là AI) là một chuyên ngành thuộc lĩnh vực Khoa học máy tính, với mục tiêu tạo ra trí tuệ cho máy móc, giúp máy móc có thể suy nghĩ, giao tiếp với con người. Để thực hiện mục tiêu này, Machine Learning (Máy học) đang là một phương tiện được kỳ vọng giúp con người tiến xa hơn trên con đường chinh phục Trí tuệ nhân tạo. Do đó, có thể nói trí tuệ nhân tạo chính là machine learning với bối cảnh hiện nay.

Trước đây, trí tuệ nhân tạo chỉ có trong những phim khoa học viễn tưởng với những người máy có khả năng suy nghĩ, giao tiếp như con người. Các ý tưởng này không còn quá viển vông bởi sự phát triển mạnh mẽ trong phần cứng giúp các máy tính ngày nay có khả năng tính toán cực lớn, hơn nữa cùng với sự phát triển của các thuật toán, trí tuệ nhân tạo đã được hình thành dần dần từ những mảnh ghép, tuy chưa hoàn thiện nhưng vấn đề chỉ là thời gian.

Trí tuệ nhân tạo hiện đang có những ứng dụng rộng rãi trong đời sống, đặc biệt là những công việc có liên quan đến công nghệ thông tin. Nhóm các công ty công nghệ lớn nhất đều có các trợ lý ảo riêng như Apple Siri, Google Assistant, Amazon Alexa, Microsoft Cortana và Facebook M. Các lĩnh vực như phân phối hàng hóa, xe tự hành cũng đang trên con đường áp dụng trí tuệ nhân tạo giúp giảm được rất nhiều nhân lực. Ở Việt Nam, hiện trí tuệ nhân tạo được áp dụng nhiều nhất trong lĩnh vực thương mại điện tử với các hệ thống chat tự động có khả định tư vấn và hỗ trợ nhanh, tăng doanh số bán hàng.

Các thuật toán Machine Learning

Machine Learning chính là phương tiện để chúng ta hướng đến trí tuệ nhân tạo, nó là một bức tranh rộng lớn được tạo lên bởi rất nhiều các mảnh ghép là các thuật toán khác nhau, có thể áp dụng trong một số lĩnh vực nhất định. Có nhiều cách phân loại các thuật toán được sử dụng trong Machine Learning nhưng nổi bật nhất là cách phân loại theo hành vi và cách phân loại theo chức năng. Danh sách các thuật toán dưới đây được phân loại theo chức năng do nó gần với anh em lập trình viên hơn:

1. Thuật toán Hồi quy
   • Hồi quy tuyến tính - Linear Regression
   • Logistic Regression
   • Stepwise Regression
2. Thuật toán phân loại
   • Linear Classifier
   • Support Vector Machine (SVM)
   • Kernel SVM
   • Sparse Representation-based classification (SRC)
3. Instance-based Algorithms
   • k-Nearest Neighbor (kNN)
   • Learning Vector Quantization (LVQ)
4. Regularization Algorithms
   • Ridge Regression
   • Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO)
   • Least-Angle Regression (LARS)
5. Bayesian Algorithms
   • Naive Bayes
   • Gaussian Naive Bayes
6. Thuật toán phân nhóm
   • k-Means clustering
   • k-Medians
   • Expectation Maximization (EM)
7. Thuật toán mạng nơ ron nhân tạo
   • Perceptron
   • Softmax Regression
   • Multi-layer Perceptron
   • Back-Propagation
8. Dimensionality Reduction Algorithms
   • Principal Component Analysis (PCA)
   • Linear Discriminant Analysis (LDA)
9. Ensemble Algorithms
   • Boosting
   • AdaBoost
   • Random Forest

Tham khảo A Tour of The Most Popular Machine Learning Algorithms

Chúng ta sẽ dần tìm hiểu các thuật toán Machine Learning ở trên trong khóa học Machine Learning từ A đến Z.

Tại sao lựa chọn Khóa học Machine Learning từ A đến Z

Hiện tại đã có rất nhiều các khóa học và các series bài viết về machine learning, tuy nhiên nội dung quá phức tạp cho người mới bắt đầu. Machine learning là tổng hợp nhiều thuật toán và liên quan nhiều đến toán nhưng với cách tiếp cận tổng quát dẫn đến nhiều bạn chùn bước ngay tại bài học đầu tiên. Hướng tới mục tiêu, ai cũng có thể tiếp cận machine learning, khóa học Machine Learning từ A đến Z được xây dựng dựa trên Khóa học Sử dụng Python trong Khoa học dữ liệu và Machine Learning của Jose Portilla. Nội dung rất đồ sộ bao gồm từ những khái niệm căn bản nhất đến những dự án phức tạp. Các bài viết, video sẽ cố gắng làm mọi thứ đơn giản, gần gũi, đời thường để mọi người có thể tiếp nhận kiến thức dễ dàng nhất.

Trong quá trình học tập, có bất kỳ vướng mắc nào, các bạn vui lòng để lại các trao đổi trong phần bình luận của từng bài học.

Nội dung khóa học

Dự đoán doanh thu phim tại Box Office với Hồi quy tuyến tính

• Bài 1: Thu thập và làm sạch dữ liệu khi sử dụng Linear Regression
• Bài 2: Phân tách dữ liệu với DataFrame trong Python
• Bài 3: Lý thuyết Hồi quy tuyến tính Linear Regression
• Bài 4: Thực hiện Linear Regression với Scikit-learn
• Bài 5: Tổng quát hóa bài toán dự đoán bằng Linear Regression

Bài toán tối ưu hóa với thuật toán Gradient Descent

• Bài 1: Quy trình 3 bước trong Machine Learning và hàm chi phí
• Bài 2: Tạo dữ liệu và vẽ đồ thị với Numpy và Matplotlib
• Bài 3: Tính đạo hàm và vẽ đồ thị con trong Python
• Bài 4: Thuật toán Gradient Descent