Machine Learning cho người bắt đầu

start here
start here

Những bạn yêu thích Machine Learning và không biết mình nên bắt đầu từ đâu có thể bắt đầu tại đây. Mọi câu hỏi, các bạn có thể comment bên dưới, mình luôn sẵn sàng ở đây để hỗ trợ.

Khởi động

Bạn cần làm quen với một vài điểm cơ bản để bắt đầu cuộc hành trình của mình.

Machine learning là gì

Tại sao cần Machine learning

Machine Learning trên Quora hỏi gì đáp nấy

Những ứng dụng thương mại của Deep learning

Các công ty Startup về Deep learning

Kĩ năng phân tích dữ liệu

Bạn cần học và thực hành tiến trình áp dụng machine learning vào bài toán cụ thể. Chuẩn bị dữ liệu > Huấn luyện > Đánh giá và lựa chọn mô hình.

Cách xác định bài toán trong Machine Learning

Kỹ năng làm việc với Machine Learning

Tiền xử lý dữ liệu (Horse Colic dataset)

Getting and cleaning data: Các phương pháp lấy mẫu (Sampling)

Lấy và làm sạch dữ liệu: Xử lý dữ liệu ngoại lai (Outliers)

Feature engineering là gì

Đánh giá mô hình (Model evaluation)

Kỹ năng hệ thống

Bạn cũng nên chuẩn bị cho mình phương pháp quản lý dự án và thao tác nhanh với hệ thống.

Git notes

Command line thường dùng

Các thuật toán cơ bản

Đây là bước mà mọi người thích thú nhất đó là huấn luyện cho máy tính hiểu dữ liệu để đưa ra những dự đoán hữu ích.

Điểm qua các thuật toán Machine Learning hiện đại

Gom nhóm (Clustering analysis) tập dữ liệu Labor

Áp dụng các phương pháp phân lớp (Classification) trên tập dữ liệu Mushroom

Cài đặt Neural Network với Python

Scikit-learn: Naive Bayes Classifier

AdaBoost hỏi gì đáp nấy

C4.5 hỏi gì đáp nấy

Expectation maximization (EM) hỏi gì đáp nấy

Support vector machine (SVM) hỏi gì đáp nấy

Khai thác tập phổ biến (frequent itemsets) với thuật toán Apriori

Tham khảo thêm

Góp nhặt kinh nghiệm làm nghề Data scientist

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing) là gì?

Những dự án Machine Learning tập dợt khi rảnh rỗi

5 Machine Learning APIs tốt nhất dành cho Data Science

OpenTable xây dựng hệ thống recommender như thế nào

Xây dựng hệ thống khuyến nghị (Recommendation Engine) cho New York Times

The data science project lifecycle

Biased vs Unbiased: Debunking Statistical Myths 

14 Timeless Reference Books 

Why I Ditched My Fitbit and What This Means for Analytics 

Performance From Various Predictive Models  +

How to Use Cohort Data to Analyze User Behavior 

How to produce sounds in Python, R, Java, C, Perl, Javascript or ev…

What Types of Questions Can Data Science Answer? 

Apache Spark and R : The best of both worlds. 

7 Cases Where Big Data Isn’t Better 

Learn the Concept of linearity in Regression Models 

How to Represent Data with Intelligent Use of the Coordinate System 

The Death of the Statistical Tests of Hypotheses 

Scikit-Learn Tutorial Series 

Implementation of 17 classification algorithms in R 

Top 10 Machine Learning Algorithms 

Machine Learning Algorithm Identifies Tweets Sent Under the Influen…

43 New External Machine Learning Resources and Updated Articles 

How to Tell a Compelling Story with Data – 6 Rules & 6 Tools 

Top 10 videos

7 thoughts on “Machine Learning cho người bắt đầu

    1. Em không cần quá giỏi, ML chỉ yêu cầu em đọc hiểu và áp dụng.
      Mỗi doanh nghiệp sẽ có nhu cầu riêng, tuỳ tình huống ta mới cân nhắc có cần áp dụng ML hay không.
      Khi nói đến kinh doanh, bài toán cơ bản vẫn là tăng doanh số, giảm chi phí. Bộ phận kinh doanh sẽ đưa ra các chiến lược kinh doanh và teamwork với Data Scientist động não xem mình có thể giúp ích gì trong trường hợp này.

      Like

Gửi phản hồi

Mời bạn điền thông tin vào ô dưới đây hoặc kích vào một biểu tượng để đăng nhập:

WordPress.com Logo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản WordPress.com Log Out / Thay đổi )

Twitter picture

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Twitter Log Out / Thay đổi )

Facebook photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Facebook Log Out / Thay đổi )

Google+ photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Google+ Log Out / Thay đổi )

Connecting to %s