Học máy và Khai phá dữ liệu

1.     THÔNG TIN CHUNG

Tên học phần: Nhập môn học máy và khai phá dữ liệu (Introduction to Machine Learning and Data Mining)

Mã môn:

    + IT3190 (xem trong thư mục riêng để có thêm tài liệu)

2.     MỤC TIÊU

Học máy (Machine Learning) đã và đang giúp con người tạo ra những sản phẩm vô cùng hữu ích, thay đổi cuộc sống của con người. Nó có thể giúp tạo ra những hệ thống máy móc mà có khả năng phán đoán (dự báo) một cách chính xác và khai phá tri thức mới từ một lượng dữ liệu lớn. Những hệ thống đó có khả năng tự học từ dữ liệu, mà ít cần hướng dẫn của con người.

Học phần này nhằm cung cấp cho sinh viên các kiến thức cơ bản về học máy và khai phá dữ liệu. Học phần bao gồm các khái niệm căn bản, các bài toán học cơ bản, quy trình xây dựng hệ thống dựa trên học máy và khai phá dữ liệu, các mô hình cơ bản (đôi khi chuyên sâu). Đó là những khối kiến thức cần thiết nhất khi người học muốn dùng Học máy (hay Khai phá dữ liệu) vào các ứng dụng trong thực tế. Học phần cũng giới thiệu vài ứng dụng điển hình của học máy trong thực tế, các công cụ hoặc thư viện hữu ích.

3.     NỘI DUNG

Xem đầy đủ trên Youtube: https://www.youtube.com/watch?v=jc1wo_8VA1w&list=PLaKukjQCR56ZRh2cAkweftiZCF2sTg11_&index=1

n Tài liệu đọc: IT3190-Tai-lieu-doc.pdf

n Sách tham khảo

[1] Tom Mitchell. Machine Learning. McGraw-Hill, 1997.

[2] Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville. Deep Learning. MIT press, 2016.

[3] Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei. Data Mining: Concepts and Techniques (3rd Edition). Morgan Kaufmann, 2011.

[4] Trevor Hastie,‎ Robert Tibshirani,‎ Jerome Friedman. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction (12th Edition). Springer, 2017.