Dưới đây là tổng hợp tài liệu môn Nhập môn học máy và khai phá dữ liệu dành cho sinh viên trường Đại học Bách Khoa Hà Nội.
Học máy là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo liên quan tới việc nghiên cứu và xây dựng các kỹ thuật cho phép các hệ thống học tự động để giải quyết những vấn đề cụ thể. Nếu bạn đã học qua môn nhập môn trí tuệ nhân tạo thì ắt hẳn đã có một chương giới thiệu về học máy và 2 bài toán với 2 phương pháp kinh điển trong học máy đó là phân loại văn bản với Naive Bayes và phân cụm với KNN. Với môn học này, chúng ta sẽ được tìm hiểu kĩ hơn, sâu hơn, được giới thiệu nhiều phương pháp hơn, cách làm quen và sử dụng thư viện,…
Môn này có một số thầy/cô dạy và các thầy/cô đều dạy rất hay, mỗi người đều có những nét đặc biệt riêng. Nếu bạn học thầy Nguyễn Nhật Quang thì bạn sẽ được học khá bài bản, tuy nhiên thì thầy chỉ dạy tập chung những gì trong slide, nếu bạn không có định hướng theo AI thì học thầy Quang là khá hợp lí, nếu bạn học thầy Ngô Văn Linh thì sẽ được nghe thêm rất nhiều kiến thức mà thầy nói thêm, các vấn đề nâng cao mà mình nghĩ bạn nào có định hướng theo AI thì nên học thầy Linh.
1. Slide Nhập môn học máy và khai phá dữ liệu thầy Linh
Trong thư mục bài giảng được chia làm nhiều bài học/ chương nên để xem full các bạn vào thư mục xem bằng cách click vào nút bên dưới nhé. Mình chỉ demo một slide.
2. Slide bài giảng thầy Quang
Trong thư mục bài giảng được chia làm nhiều bài học/ chương nên để xem full các bạn vào thư mục xem bằng cách click vào nút bên dưới nhé. Mình chỉ demo một slide.
3. Kênh youtube học Machine Learning thầy Khoát
Thầy Khoát có một kênh youtube và các video bài giảng về học máy, các bạn muốn xem và học trước.
4. Tài liệu tổng hợp (mới update)
Dưới đây là tài liệu được các bạn tổng hợp lại và chia sẻ với mọi người
Tài liệu sưu tầm từ: https://www.tailieubkhn.com/2021/09/hoc-may-note-phan1.html
