🧠 Giải thích tất cả các thuật toán Machine Learning trong 23 phút
-Tác giả: Viet Nguyen - Senior AI Engineer
-Facebook: "https://www.facebook.com/vietnh1009"
Nếu các bạn đã từng nghe đến những cái tên như Linear Regression, KNN, Random Forest, … nhưng vẫn chưa thực sự hiểu rõ tất cả chúng, hoặc các bạn là những người đang muốn bắt đầu tìm hiểu về Machine Learning - lĩnh vực con quan trọng nhất của AI, nhưng chưa biết nên bắt đầu từ đâu, thì tutorial dài 23 phút này là dành cho các bạn!
Trong tutorial này, mình đã tổng hợp đầy đủ các thuật toán phổ biến trong Machine Learning, từ những thuật toán cơ bản nhất đến những thuật toán phức tạp hơn. Dù bạn là người mới bắt đầu hay đã có kinh nghiệm, video này sẽ giúp bạn nắm vững các thuật toán quan trọng và hiểu được cách ứng dụng của chúng trong các bài toán thực tế.
Do tutorial này hướng đến cả những bạn chưa từng tiếp xúc với AI/Machine Learning bao giờ, nên mình chỉ giới thiệu những thứ cơ bản, đơn giản nhất về từng thuật toán. Những thứ phức tạp như công thức toán học mình sẽ không đề cập đến. Mỗi thuật toán sẽ đều có ví dụ đi kèm để các bạn dễ hình dung.
Nội dung tutorial
Phần đầu
- Giới thiệu về Machine Learning
- Giới thiệu về Supervised Learning và Unsupervised Learning
Nội dung chính: Các thuật toán Machine Learning phổ biến nhất
- Linear Regression
- Logistic Regression
- Support Vector Machine
- K-nearest Neighbors
- Naive Bayes
- Decision Tree
- Random Forest
- K-means Clustering
Cùng với đó, tutorial cũng sẽ giới thiệu và tóm tắt về Ensemble Learning - kỹ thuật vô cùng phổ biến và được sử dụng rộng rãi trong Machine Learning trong việc kết hợp nhiều mô hình nhỏ để được 1 mô hình lớn mạnh mẽ và chính xác hơn.
Mình hy vọng tutorial này có ích cho những bạn đang muốn tìm hiểu về AI/Machine Learning cũng như những bạn đang muốn hệ thống hóa lại kiến thức về các thuật toán trong Machine Learning.