Machine learning (học máy) là một nhánh của AI (trí tuệ nhân tạo) và khoa học máy tính, nó tập trung vào việc sử dụng dữ liệu và thuật toán để bắt chước cách học của con người, rồi dần dần cải thiện độ chính xác.

Qua tài liệu này, bạn sẽ có thêm kiến thức về Machine Learning nâng cao và có thể thực hành thông qua 9 chương:

- Chương 1 chỉ cho bạn cách áp dụng các kỹ thuật unsupervised learning để xác định các mẫu và cấu trúc trong bộ dữ liệu.

- Chương 2 giải thích cách hoạt động của thuật toán RBM và DBN; bạn sẽ biết cách sử dụng chúng và sẽ cảm thấy tự tin vào khả năng cải thiện chất lượng của các kết quả mà bạn thu được từ chúng.

- Chương 3 tiếp tục xây dựng kỹ năng với các kiến ​​trúc chuyên sâu bằng cách áp dụng các bộ mã hóa tự động khử nhiễu xếp chồng để tìm hiểu các biểu diễn tính năng cho dữ liệu đầu vào nhiều chiều.

- Chương 4 chỉ cho bạn cách áp dụng Convolutional Neural Networks (hoặc Convnet).

- Chương 5 giải thích cách áp dụng một số kỹ thuật semi-supervised learning, bao gồm CPLE, tự học và S3VM.

- Chương 6, thảo luận về các kỹ năng chuẩn bị dữ liệu làm tăng đáng kể hiệu quả của tất cả các mô hình đã thảo luận trước đó.

- Chương 7 chỉ cho bạn cách thẩm vấn dữ liệu để loại bỏ hoặc giảm thiểu các vấn đề về chất lượng, chuyển đổi dữ liệu thành các dạng có lợi cho Machine Learning và nâng cao dữ liệu đó một cách sáng tạo.

- Chương 8 xem xét việc xây dựng các tập hợp mô hình phức tạp hơn và các phương pháp xây dựng tính bền vững cho các giải pháp mô hình của bạn.

- Chương 9 đánh giá một số công cụ tốt nhất gần đây dành cho các nhà khoa học dữ liệu, xác định những lợi ích mà chúng mang lại và thảo luận cách áp dụng chúng cùng với các công cụ và kỹ thuật đã thảo luận trước đó trong cuốn sách này, theo một cách nhất quán quá trình làm việc.

Để tải về tài liệu miễn phí này và tận hưởng nguồn tài nguyên quý báu này, bạn có thể truy cập trang web Devwork.vn và khám phá thêm nhiều tài liệu và tài nguyên hữu ích khác cho việc phát triển phần mềm.