5 Khóa Học Miễn Phí Để Trở Thành Chuyên Gia Machine Learning

Bạn có muốn học về và xây dựng các mô hình Machine Learning không? Hãy bắt đầu học ngay hôm nay với 5 khóa học miễn phí dưới đây. Machine Learning đang trở nên ngày càng phổ biến trong lĩnh vực dữ liệu. Tuy nhiên, có một quan niệm rằng để trở thành một kỹ sư Machine Learning, bạn cần phải có bằng cấp cao. Nhưng điều này không hoàn toàn đúng. Vì kỹ năng và kinh nghiệm luôn quan trọng hơn bằng cấp.

Nếu bạn đang đọc bài này, có lẽ bạn mới bắt đầu trong lĩnh vực dữ liệu và muốn trở thành một kỹ sư Machine Learning. Có thể bạn đã làm việc trong lĩnh vực dữ liệu như một nhà phân tích dữ liệu hoặc một nhà phân tích BI và muốn chuyển sang vai trò Machine Learning. Bất kể mục tiêu nghề nghiệp của bạn là gì, chúng tôi đã tạo ra danh sách các khóa học Machine Learning hoàn toàn miễn phí để giúp bạn nắm vững kỹ năng trong lĩnh vực này. Chúng tôi đã bao gồm các khóa học giúp bạn hiểu cả lý thuyết và xây dựng các mô hình Machine Learning.

Khóa học 1: Machine Learning for Everybody

Nếu bạn đang tìm kiếm một khóa học Machine Learning dễ tiếp cận, thì Khóa học Machine Learning cho mọi người chính là dành cho bạn. Được giảng dạy bởi Kylie Ying, khóa học này sử dụng một phương pháp tập trung vào mã nguồn để xây dựng các mô hình Machine Learning đơn giản và thú vị trên Google Colab. Việc tự tạo các notebook riêng và xây dựng mô hình trong quá trình học lý thuyết đủ để làm quen với Machine Learning. Khóa học này giúp bạn tiếp cận các khái niệm Machine Learning và bao gồm các chủ đề sau:

• Giới thiệu về Machine Learning
• K-Nearest Neighbors
• Naive Bayes
• Logistic regression
• Linear regression
• K-Means clustering
• Principal Component Analysis (PCA)

Khóa học 2: Khóa học Machine Learning trên Kaggle

Kaggle là một nền tảng tuyệt vời để tham gia vào các thách thức dữ liệu thực tế, xây dựng danh mục khoa học dữ liệu của bạn và rèn kỹ năng xây dựng mô hình. Ngoài ra, đội ngũ Kaggle cũng có một loạt các khóa học nhỏ giúp bạn nắm vững các kiến thức cơ bản về Machine Learning. Bạn có thể tham khảo các khóa học (nhỏ) sau đây. Mỗi khóa học thường mất vài giờ để hoàn thành và làm các bài tập:

Giới thiệu về Machine Learning

• Machine Learning trung cấp
• Feature engineering
• Khóa học "Giới thiệu về Machine Learning" bao gồm các chủ đề sau:
• Cách hoạt động của các mô hình Machine Learning
• Khám phá dữ liệu
• Đánh giá mô hình
• Hiện tượng gắn kết và quá khTiếp theo (phần thân bài):

Khóa học "Machine Learning trung cấp" sẽ giúp bạn:

• Xử lý giá trị thiếu
• Làm việc với biến phân loại
• Pipelines Machine Learning
• Cross-validation
• XGBoost
• Rò rỉ dữ liệu

Khóa học "Feature engineering" bao gồm:

• Thông tin tương hỗ
• Tạo các đặc trưng
• Gom cụm K-Means
• Phân tích thành phần chính
• Mã hóa mục tiêu

Đề nghị nên học các khóa học theo thứ tự trên để bạn có đủ kiến thức tiên quyết khi chuyển từ một khóa học sang khóa học khác.

Khóa học 3: Machine Learning trong Python với Scikit-Learn

Khóa học "Machine Learning trong Python với Scikit-Learn" trên nền tảng FUN MOOC là một khóa học tự học miễn phí do các nhà phát triển trên nhóm nhân scikit-learn tạo ra. Khóa học này bao gồm nhiều chủ đề để giúp bạn học cách xây dựng các mô hình Machine Learning với scikit-learn. Mỗi mô-đun bao gồm các video hướng dẫn và các Jupyter notebook kèm theo. Bạn cần có một số kiến thức về lập trình Python và các thư viện khoa học dữ liệu Python để tận dụng tốt nhất khóa học này. Các nội dung của khóa học bao gồm:

• Quy trình dự báo mô hình
• Đánh giá hiệu suất mô hình
• Tinh chỉnh siêu tham số
• Lựa chọn mô hình tốt nhất
• Mô hình tuyến tính
• Mô hình cây quyết định
• Bộ mô hình

Khóa học 4: Khóa học tổng quan về Machine Learning

Khóa học "Khóa học tổng quan về Machine Learning" từ Google là một nguồn tài liệu tốt khác để học Machine Learning. Từ cơ bản xây dựng mô hình đến kỹ thuật kỹ thuật mô hình và nhiều hơn nữa, khóa học này sẽ giúp bạn học cách xây dựng các mô hình Machine Learning bằng framework TensorFlow. Khóa học này được chia thành ba phần chính, với hầu hết nội dung của khóa học nằm trong phần "Khái niệm về Machine Learning":

• Cơ bản về Machine Learning
• Giới thiệu về TensorFlow
• Kỹ thuật kỹ thuật mô hình
• Hồi quy Logistic
• Thuật toán chính quy
• Mạng nơ-ron

Phần "Kỹ thuật kỹ thuật mô hình" bao gồm:

• Tĩnh và động

5. CS229: Machine Learning

Cho đến nay, chúng tôi đã thấy các khóa học giúp bạn hiểu rõ hơn về các khái niệm lý thuyết trong khi tập trung vào việc xây dựng mô hình.

Mặc dù đây là một khởi đầu tốt nhưng bạn sẽ phải hiểu hoạt động của các thuật toán học máy một cách chi tiết hơn. Điều này rất quan trọng để thực hiện các cuộc phỏng vấn kỹ thuật, phát triển sự nghiệp của bạn và tham gia nghiên cứu ML.

CS229: Machine Learning tại trường đại học Stanford là một trong những khóa học ML phổ biến nhất và được khuyến khích sử dụng. Khóa học này sẽ cung cấp cho bạn độ sâu kỹ thuật tương tự như khóa học đại học kéo dài một học kỳ.

Bạn có thể truy cập các bài giảng và ghi chú bài giảng trực tuyến. Khóa học này bao gồm các chủ đề rộng sau:

• Học tập có giám sát
• Học tập không giám sát
• Học kĩ càng
• Khái quát hóa và chính quy hóa
• Học tăng cường và kiểm soát

Kết luận:

Đó là danh sách các khóa học Machine Learning miễn phí mà chúng tôi muốn giới thiệu đến bạn. Hãy nắm bắt cơ hội này để phát triển kỹ năng của mình trong lĩnh vực Machine Learning mà không tốn phí. Bằng cách tham gia vào các khóa học này, bạn sẽ tiếp cận các kiến thức lý thuyết và thực hành xây dựng mô hình Machine Learning. Hãy bắt đầu học ngay hôm nay và trở thành chuyên gia trong lĩnh vực đầy tiềm năng này!