Đây là bài giảng bao quát nội dung của cuốn sách bán chạy nhất trên Amazon <Hands-On Machine Learning, 2nd Edition>. Bạn sẽ được học về nhiều thuật toán học máy và phương pháp đánh giá khác nhau bằng cách sử dụng Scikit-Learn, một thư viện học máy tiêu biểu. Ngoài ra, chúng ta sẽ cùng củng cố cả lý thuyết lẫn thực hành từ mạng thần kinh nhân tạo đến học tăng cường bằng cách sử dụng TensorFlow và Keras, những thư viện học sâu nổi tiếng nhất. Đây là khóa học chưa hoàn thiện hoàn toàn. Dự kiến mỗi tuần sẽ có thêm từ 1 đến 2 bài giảng mới được cập nhật.
Bài giảng của giáo sư Hae-sun Park thực sự hữu ích. Cảm ơn bạn rất nhiều vì đã trình bày việc học máy thực hành như sách giáo khoa trong bài giảng. Chúng tôi sẽ gặp bạn thường xuyên trong tương lai.
5.0
Da Kang
26% đã tham gia
Tôi học tốt hơn sau khi đọc sách do thầy Park Hae-seon dịch. Cảm ơn bạn.
5.0
김영태
35% đã tham gia
Cảm ơn bạn vì bài giảng chi tiết mặc dù đây là bài giảng miễn phí.
Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.
Thực hành học máy và học sâu với Scikit-Learn, TensorFlow và Keras
Tôi học chuyên ngành kỹ thuật cơ khí, nhưng sau khi tốt nghiệp, tôi đã luôn làm công việc đọc và viết mã. Tôi là Google AI/Cloud GDE và Microsoft AI MVP. Tôi điều hành blog TensorFlow (tensorflow.blog), đồng thời viết và dịch sách về machine learning và deep learning, qua đó khám phá đầy hứng thú ranh giới giữa phần mềm và khoa học.
Tôi đã viết 『Deep Learning tự học qua việc tự mình xây dựng』(Hanbit Media, 2025), 『Machine Learning + Deep Learning tự học (bản sửa đổi)』(Hanbit Media, 2025), 『Phân tích dữ liệu tự học với Python』(Hanbit Media, 2023), 『Kỹ năng trò chuyện với ChatGPT』(Hanbit Media, 2023) và 『Do it! Nhập môn Deep Learning』(Easy Publishing, 2019).
『Học deep learning từ cha đẻ của Keras (ấn bản 3)』(Gilbut, 2026),『Tinh chỉnh LLM, nhanh chóng nắm bắt những điều cốt lõi!』(Insight, 2026), 『Học LLM & AI với PyTorch』(Hanbit Media, 2026), 『Mô hình ngôn ngữ lớn, nhanh chóng nắm bắt những điều cốt lõi!』(Insight, 2025), 『Machine Learning, nhanh chóng nắm bắt những điều cốt lõi!』(Insight, 2025), 『Học LLM bằng cách tự xây dựng từ đầu』(Gilbut, 2025), 『LLM thực hành』(Hanbit Media, 2025), 『Machine Learning Q & AI』(Gilbut, 2025), 『Toán học dành cho lập trình viên』(Hanbit Media, 2024), 『Giải quyết vấn đề ML trong thực tế với Python』(Hanbit Media, 2024), 『Giáo trình Machine Learning: phiên bản PyTorch』(Gilbut, 2023), 『Bài giảng ChatGPT của Stephen Wolfram』(Hanbit Media, 2023), 『Machine Learning thực hành, ấn bản 3』(Hanbit Media, 2023), 『Học deep learning tạo sinh bằng cách tự xây dựng, ấn bản 2』(Hanbit Media, 2023), 『Python đánh thức bộ não lập trình』(Hanbit Media, 2023), 『Xử lý ngôn ngữ tự nhiên với Transformer』(Hanbit Media, 2022), 『Học deep learning từ cha đẻ của Keras, ấn bản 2』(Gilbut, 2022), 『Machine Learning & Deep Learning dành cho lập trình viên』(Hanbit Media, 2022), 『Gradient Boosting với XGBoost và scikit-learn』(Hanbit Media, 2022), 『Học deep learning với TensorFlow.js từ đội ngũ Google Brain』(Gilbut, 2022), 『Machine Learning với các thư viện Python (ấn bản sửa đổi lần 2)』(Hanbit Media, 2022), cùng hàng chục cuốn sách khác, đã được chuyển ngữ sang tiếng Việt.
Bài giảng của giáo sư Hae-sun Park thực sự hữu ích. Cảm ơn bạn rất nhiều vì đã trình bày việc học máy thực hành như sách giáo khoa trong bài giảng. Chúng tôi sẽ gặp bạn thường xuyên trong tương lai.