TAILIEUCHUNG - Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 1: Giới thiệu về Học máy và khai phá dữ liệu

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương : Giới thiệu về Học máy và khai phá dữ liệu. Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: học máy và khai phá dữ liệu; quy trình thực hiện - hướng tìm tri thức; quy trình thực hiện - hướng sản phẩm; phát triển sản phẩm - kinh nghiệm từ IBM; . Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng! | 1 Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu IT3190 2 Nội dung môn học Lecture 1 Giới thiệu về Học máy và khai phá dữ liệu Lecture 2 Thu thập và tiền xử lý dữ liệu Lecture 3 Hồi quy tuyến tính Linear regression Lecture 4 5 Phân cụm Lecture 6 Phân loại và Đánh giá hiệu năng Lecture 7 dựa trên láng giềng gần nhất KNN Lecture 8 Cây quyết định và Rừng ngẫu nhiên Lecture 9 Học dựa trên xác suất Lecture 10 Mạng nơron Neural networks Lecture 11 Máy vector hỗ trợ SVM Lecture 12 Khai phá tập mục thường xuyên và các luật kết hợp Lecture 13 Thảo luận ứng dụng học máy và khai phá dữ liệu trong thực tế 3 Tại sao nên biết Học Máy amp Khai phá dữ liệu The most important general-purpose technology of our era is artificial intelligence particularly machine learning Harvard Business Review https cover-story 2017 07 the-business-of-artificial-intelligence Nhu cầu lớn về Data Science Data scientist the sexiest job of the 21st century Harvard Business Review. http 2012 10 data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century The Age of Big Data The New York Times http 2012 02 12 sunday-review big-datas-impact-in-the- pagewanted all amp _r 0 4 Tại sao Industry https ca en industries 5 Tại sao AI amp DS amp Industry Artificial Intelligence Machine Learning Industry Data Science 6 Vài thành công IBM s Watson Application IBM s Watson Supercomputer Data Destroys Science Laboratory Humans SOICT in Jeopardy 2011 HUST 2017 7 Vài thành công Amazon s secret The company reported a 29 sales increase to billion during its second fiscal quarter up from billion during the same time last year. Fortune July 30 2012 8 Vài thành công GAN 2014 Tạo Trí tưởng tượng Imagination Ian Goodfellow Artificial faces Goodfellow Ian Jean Pouget-Abadie Mehdi Mirza Bing Xu David Warde-Farley Sherjil Ozair Aaron Courville and Yoshua Bengio. quot Generative adversarial nets. quot In NIPS pp. 2672-2680. 2014. 9 Vài thành công AlphaGo .

• Cơ sở dữ liệu
• Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu
• Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu
• Học máy và khai phá dữ liệu
• Khai phá dữ liệu
• Machine learning
• Data mining
• Kiểu dữ liệu có cấu trúc
• Kiểu dữ liệu phi cấu trúc
• Khai phá tập mục thường xuyên
• Mô hình luật kết hợp
• Giải thuật Apriori
• Khai phá luật kết hợp
• Phương pháp học máy
• Thư viện Scikit learn
• Học dựa trên xác suất
• Thu thập dữ liệu
• Tiền xử lý dữ liệu
• Lựa chọn dữ liệu
• Chuyển đổi dữ liệu
• Tập dữ liệu
• Dữ liệu chuỗi di truyền
• Biểu đồ histogram
• Đánh giá hiệu năng hệ thống học máy
• Học có giám sát
• Multi class classification
• Multi label classification
• Quá trình học máy
• Phương pháp học hồi quy
• Phương pháp học quy nạp luật
• Phương pháp học cây quyết định
• Máy vector hỗ trợ (SVM)
• Phân tách tuyến tính
• Tập điều kiện Karush Kuhn Tucker
• Biểu thức đối ngẫu
• Đánh giá hiệu năng hệ thống
• Tiêu chí đánh giá hiệu năng hệ thống
• Nguyên lý Occam’s razor
• Máy vectơ hỗ trợ
• Support vector machine
• Mặt siêu phẳng phân tách
• Lý thuyết tối ưu có ràng buộc
• Bài toán phân lớp
• Học dựa trên các láng giềng gần nhất
• Nearest neighbors learning
• Giải thuật phân lớp k NN
• Bài toán phân cụm
• Phân cụm dựa trên phân tách k Means
• Phân cụm phân cấp HAC
• Cây quyết định
• Rừng ngẫu nhiên
• Học cây quyết định bằng ID3
• Biểu diễn cây quyết định
• Bài toán hồi quy
• Hồi quy tuyến tính
• Hàm đánh giá lỗi
• Giải thuật hồi quy tuyến tính
• Bài toán phát hiện luật kết hợp
• Chiến lược sinh tập mục thường xuyên
• Tập mục thường xuyên
• Mạng nơron nhân tạo
• Artificial neural network
• Mạng nơ ron học sâu
• Quy tắc học trọng số tổng quát
• Học dựa trên láng giềng gần nhất
• K nearest neighbors (k NN)
• Hàm tính khoảng cách
• Hàm khoảng cách Euclid
• Mô hình hóa xác suất
• Lý thuyết xác suất cơ bản
• Biến ngẫu nhiên nhị phân
• Naïve gradient decent
• Huấn luyện K means
• Thuật toán EM
• Phương pháp học dựa trên xác suất
• Probabilistic learning
• Biến ngẫu nhiên đa trị
• Biểu diễn xác suất
• Decision tree
• Học cây quyết định
• Linear regression
• Thuật toán bình phương tối thiểu
• Mạng nơron
• Neural networks
• Mạng nơ ron nhân tạo
• Giải thuật học lan truyền ngược
• Giải thuật phân cụm
• Đánh giá chất lượng phân cụm
• Phương pháp K means
• Thuật toán Online K means