Học máy được Arthur Samuel định nghĩa vào năm 1959 là "lĩnh vực nghiên cứu cung cấp cho máy tính khả năng học hỏi mà không cần được lập trình rõ ràng". Chương trình EITC/AI/MLPP Machine Learning Lập trình với Python nhằm mục đích giới thiệu các nguyên tắc cơ bản của học máy (bao gồm hiểu biết cơ bản về lý thuyết) tập trung vào lập trình với Python. Ngoại trừ lý thuyết, nó bao gồm các ứng dụng cùng với các khía cạnh lý thuyết và thực tiễn của các thuật toán học máy có giám sát, không giám sát và học sâu. Chương trình bao gồm hồi quy tuyến tính, K Hàng xóm Gần nhất, Máy Vector Hỗ trợ (SVM), phân cụm phẳng, phân cụm phân cấp và mạng nơ ron. Nó bao gồm các khái niệm cơ bản về algorithimcs liên quan và logic đằng sau. Nó cũng bao gồm thảo luận về các ứng dụng của các thuật toán trong lập trình bằng cách sử dụng các tập dữ liệu thực mẫu cùng với các mô-đun (ví dụ: Scikit-Learn). Chương trình cũng sẽ trình bày chi tiết của từng thuật toán bằng cách triển khai các thuật toán này trong mã, bao gồm toán học liên quan với cái nhìn sâu sắc về cách hoạt động chính xác của các thuật toán, cách chúng có thể được sửa đổi và các thuộc tính của chúng, bao gồm cả ưu điểm và nhược điểm. Các thuật toán liên quan đến học máy khá đơn giản (được điều kiện bởi sự cần thiết mở rộng quy mô của chúng đối với các tập dữ liệu lớn), cũng như toán học mà chúng dựa trên (đại số tuyến tính).
Tài nguyên tham khảo chương trình giảng dạy
Tài liệu Python
https://www.python.org/doc/
Python phát hành tải xuống
https://www.python.org/downloads/
Hướng dẫn Python cho người mới bắt đầu
https://www.python.org/about/gettingstarted/
Hướng dẫn dành cho người mới bắt đầu sử dụng Python Wiki
https://wiki.python.org/moin/BeginnersGuide
Hướng dẫn học máy Python W3Schools
https://www.w3schools.com/python/python_ml_getting_started.asp
Tải xuống tài liệu chuẩn bị tự học ngoại tuyến hoàn chỉnh cho chương trình EITC/AI/MLP Machine Learning với Python dưới dạng tệp PDF
Tài liệu chuẩn bị EITC/AI/MLP – phiên bản tiêu chuẩn
Tài liệu chuẩn bị EITC/AI/MLP – phiên bản mở rộng với các câu hỏi ôn tập