Machine Learning, nhanh chóng nắm bắt những điều cốt lõi!
Đây là khóa học về lý thuyết học máy và các ví dụ thực tiễn, được xây dựng dựa trên cuốn <Học máy, nhanh chóng nắm bắt những điểm cốt lõi!> (Insight, 2025).
Mô hình tuyến tính, cây quyết định, máy vectơ hỗ trợ, mạng nơ-ron
Học tập tổ hợp như boosting, bagging, rừng ngẫu nhiên và gradient boosting
Gradient descent, kỹ thuật đặc trưng, thiếu khớp/quá khớp, chính quy hóa, đánh giá, tinh chỉnh
Học không giám sát như phân cụm, giảm chiều dữ liệu
Tin tức giảm giá
Nếu đăng ký thử thách <Học deep learning từ nhà sáng lập Keras, phiên bản 3> (https://inf.run/DPba3), bạn sẽ nhận được mã giảm giá 50% cho khóa học này!
Giới thiệu sách
Lược bỏ những lý thuyết phức tạp, chỉ chắt lọc những kiến thức cốt lõi thiết yếu!
Cẩm nang ngắn gọn nhất để học máy học
Cuốn sách này là một best-seller được dịch sang 11 ngôn ngữ trên toàn thế giới và được sử dụng làm giáo trình tại hàng nghìn trường đại học, giúp giải thích máy học một cách ngắn gọn và rõ ràng. Sách lần lượt trình bày từ các khái niệm toán học cơ bản, những thuật toán cốt lõi đến học sâu và mạng nơ-ron, đồng thời cung cấp bộ công cụ toàn diện để giải quyết các bài toán máy học hiện đại như phân cụm, mô hình hóa chủ đề, học metric và hệ thống gợi ý. Tập trung vào những kỹ thuật thiết yếu trong thực tế, sách kết nối lý thuyết với triển khai thực tế, giúp bất kỳ ai cũng có thể học nhanh chóng và vững chắc.
Dựa trên kinh nghiệm thực tế phong phú, tác giả giải thích các kỹ thuật có thể áp dụng ngay vào dự án thực tế như kỹ thuật đặc trưng, chuẩn hóa, xử lý tập dữ liệu mất cân bằng, ensemble và đánh giá mô hình. Nội dung được trình bày bằng những lời giải thích trực quan và ví dụ, không sa đà vào các công thức phức tạp, nên hữu ích cho tất cả mọi người, từ người mới bắt đầu muốn xây dựng nền tảng vững chắc đến những người đang làm việc trong lĩnh vực này và muốn mở rộng năng lực thực tiễn.
Lời nhận xét đề xuất
“Thật đáng kinh ngạc khi có thể trình bày nhiều chủ đề đa dạng đến vậy chỉ trong hơn 100 trang. Hầu hết những cuốn sách mỏng đều lược bỏ phần lớn nội dung toán học, nhưng cuốn sách này thì không. Tôi cũng thực sự yêu thích cách cuốn sách giải thích rõ ràng các khái niệm cốt lõi bằng những câu ngắn gọn. Cuốn sách này hữu ích với cả người mới bắt đầu và những người có kinh nghiệm cần một cái nhìn tổng quan rộng hơn.” - Aurélien Géron (Kỹ sư AI cấp cao, tác giả 《Hands-On Machine Learning》)
“Anh ấy đã thử thực hiện một công việc tưởng chừng bất khả thi là tóm lược toàn bộ lĩnh vực máy học trong khoảng 100 trang, đồng thời chọn lọc xuất sắc những nội dung lý thuyết và thực tiễn hữu ích cho người làm việc trong ngành. Cuốn sách này sẽ tạo nền tảng vững chắc như một tài liệu nhập môn cho những độc giả mới tiếp cận máy học.” - Peter Norvig (Giám đốc nghiên cứu tại Google, đồng tác giả của giáo trình AI nổi tiếng thế giới AIMA)
Tôi học chuyên ngành kỹ thuật cơ khí, nhưng sau khi tốt nghiệp, tôi一直 làm công việc đọc và viết mã. Tôi là GDE về Google AI/Cloud. Tôi vận hành blog TensorFlow (tensorflow.blog), đồng thời viết và dịch sách về học máy và học sâu, qua đó khám phá đầy hứng thú ranh giới giữa phần mềm và khoa học.
Đã viết 『Học deep learning bằng cách tự mình xây dựng』(Hanbit Media, 2025), 『Tự học machine learning + deep learning (bản sửa đổi)』(Hanbit Media, 2025), 『Tự học phân tích dữ liệu với Python』(Hanbit Media, 2023), 『Kỹ năng trò chuyện bằng ChatGPT』(Hanbit Media, 2023) và 『Do it! Nhập môn deep learning』(Easyspublishing, 2019).
『Học máy thực hành với scikit-learn, PyTorch』(Hanbit Media, 2026), 『Học deep learning từ nhà sáng lập Keras (lần 3)』(Gilbut, 2026),『Fine-tuning LLM, nhanh chóng nắm phần cốt lõi!』(Insight, 2026), 『Học LLM & AI với PyTorch』(Hanbit Media, 2026), 『Mô hình ngôn ngữ lớn, nhanh chóng nắm phần cốt lõi!』(Insight, 2025), 『Machine learning, nhanh chóng nắm phần cốt lõi!』(Insight, 2025), 『Học LLM bằng cách xây dựng từ đầu』(Gilbut, 2025), 『LLM thực hành』(Hanbit Media, 2025), 『Machine Learning Q & AI』(Gilbut, 2025), 『Toán học dành cho nhà phát triển』(Hanbit Media, 2024), 『Giải quyết vấn đề ML trong thực tiễn với Python』(Hanbit Media, 2024), 『Giáo trình machine learning: phiên bản PyTorch』(Gilbut, 2023), 『Bài giảng ChatGPT của Stephen Wolfram』(Hanbit Media, 2023), 『Học máy thực hành, phiên bản 3』(Hanbit Media, 2023), 『Học deep learning tạo sinh bằng cách xây dựng, phiên bản 2』(Hanbit Media, 2023), 『Đánh thức bộ não lập trình bằng Python』(Hanbit Media, 2023), 『Xử lý ngôn ngữ tự nhiên với Transformer』(Hanbit Media, 2022), 『Học deep learning từ nhà sáng lập Keras, phiên bản 2』(Gilbut, 2022), 『Machine learning & deep learning dành cho nhà phát triển』(Hanbit Media, 2022), 『Gradient boosting với XGBoost và scikit-learn』(Hanbit Media, 2022), 『Học deep learning với đội ngũ Google Brain bằng TensorFlow.js』(Gilbut, 2022), 『Machine learning với các thư viện Python (phiên bản sửa đổi lần 2)』(Hanbit Media, 2022), cùng hàng chục cuốn sách khác, đã được dịch sang tiếng Hàn.