Nên học những khoá machine learning online nào?

  1. Trí tuệ nhân tạo

Em fresher, muốn tìm hiểu sâu hơn về machine learning, vì em đang theo học 1 trường đại học về kinh tế, nên action đầu tiên của em sẽ là học những khóa học online trước.

Mọi người cho em hỏi nên học những khoá machine learning online nào với ạ? Lộ trình học cụ thể như nào? Khóa nào trước khóa nào sau ạ?

Từ khóa: 

trí tuệ nhân tạo

Mình thấy khóa online được giới thiệu nhiều nhất là

https://www.coursera.org/learn/machine-learning
của Andrew Ng. Khóa này khá cơ bản nên người mới bắt đầu cũng có thể học được. Mình cũng từng học và thấy khá thích!

Ngoài ra Andrew Ng cũng mới mở thêm nhiều khóa về deep learning, bạn có thể tham khảo trên trang

deeplearning.ai

Trả lời

Mình thấy khóa online được giới thiệu nhiều nhất là

https://www.coursera.org/learn/machine-learning
của Andrew Ng. Khóa này khá cơ bản nên người mới bắt đầu cũng có thể học được. Mình cũng từng học và thấy khá thích!

Ngoài ra Andrew Ng cũng mới mở thêm nhiều khóa về deep learning, bạn có thể tham khảo trên trang

deeplearning.ai

Đây là bài báo mà mình đã sử dụng làm kim chỉ nam, bạn tham khảo nha:

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/01/ultimate-learning-path-becoming-data-scientist-2018/

Một góc nhìn khác về việc học Data Science cho 1 bạn kinh tế:

https://machinelearningcoban.com/2018/03/22/phuonghoagiang/

Mình đoán là bạn đã không còn xa lạ gì với Kaggle - The Home of Data Science & Machine Learning. Ngoài các cuộc thi thú vị và các giải pháp xuất sắc của các Data Scientist hàng đầu thế giới, bạn cũng có thể tìm thấy ở Kaggle các khóa học dành cho DS-AI.

Dưới đây là danh sách các bài học cho người mới tìm hiểu về ML mà mình highly-recommend cho bạn.

Machine Learning Level 1

1
 
How Models Work

The first step if you are new to machine learning

2
 
Starting Your ML Project

Loading data, and setting up your computing environment for your hands-on project

3
 
Selecting and Filtering Data in Pandas

Getting your data ready for modeling

4
 
Running Your First Model

Building your first model. Hurray!

5
 
Model Validation

Measuring the performance of your model. This opens up the possibilities for trying and comparing alternative models

6
 
Underfitting, Overfitting and Model Optimization

Fine-tune your model for better performance.

7
 
Random Forests

Using a more sophisticated machine learning algorithm.

8
 
Submitting To A Competition

Take pride in what you’ve built, and start tracking your ongoing progress through a Kaggle Competition.