MACHINE LEARNING CƠ BẢN
Tác giả : Vũ Hữu Tiệp
Định dạng : Sách PDF
Số trang : 422
Lượt xem/nghe : 5399
Lượt đọc : 3181
Lượt tải : 1653
Kích thước : 14.35 MB
Tạo lúc : Sat, 01/10/2022 11:09
Cập nhật lúc : 11:12am 01/10/2022
Hi vọng các bạn có thể ủng hộ trong khả năng, để giúp đỡ đội ngũ biên tập và chi phí duy trì máy chủ đang ngày một tăng. Mọi đóng góp xin gửi về:
Người nhận: Hoàng Nhật Minh
Số tài khoản: 103873878411
Ngân hàng: VietinBank
 |
 |
TỦ SÁCH TINH HOA:
"A thousand miles start with a single step"
Machine Learning sẽ là công nghệ định hình trong tương lai, góp phần thay đổi lối sống và làm việc của con người hơn bất kì công nghệ nào. Cần gạt bỏ định kiến “robot cướp việc làm của người lao động”. Thực chất, những phát minh đổi mới và việc áp dụng các công cụ tiện ích cho cuộc sống vẫn luôn là đặc trưng tiêu biểu của mọi tiến trình phát triển trong lịch sử, xuyên suốt các cuộc cách mạng nông nghiệp và công nghiệp.
Nhu cầu tìm hiểu và nghiên cứu về lĩnh vực Machine Learning đang ngày càng tăng cao, nhưng nguồn tài liệu bằng Tiếng Việt vẫn còn rất ít, SG Trading xin giới thiệu quyển sách Machine Learning cơ bản, bên cạnh những cuốn sách SG Trading đã giới thiệu trước đó như quyển Thống Kê Ứng Dụng Trong Kinh Doanh sẽ là nguồn tài liệu rất hữu ích giúp bạn đọc bước đầu học tập về lĩnh vực này.
GIỚI THIỆU VỀ TÁC GIẢ
Vũ Hữu Tiệp Tốt nghiệp Đại học Bách Khoa Hà Nội ngành Điện Tử Viễn Thông năm 2012. Tốt nghiệp Tiến sĩ trường Đại học bang Pennsylvania, Hoa Kỳ ngành Kỹ Thuật Điện Tử năm 2019. Hiện anh đang là chuyên viên nghiên cứu ứng dụng Deep Learning vào phát triển xe tự hành cho một công ty khởi nghiệp ở Thung Lũng Silicon. Anh là tác giả blog và admin của Forum Machine Learning cơ bản.
MACHINE LEARNING
Những năm gần đây, AI - Artificial Intelligence (Trí Tuệ Nhân Tạo), và cụ thể hơn là Machine Learning (Học Máy hoặc Máy Học) nổi lên như một bằng chứng của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 (1 - động cơ hơi nước, 2 - năng lượng điện, 3 - công nghệ thông tin). Trí Tuệ Nhân Tạo đang len lỏi vào mọi lĩnh vực trong đời sống mà có thể chúng ta không nhận ra. Xe tự hành của Google và Tesla, hệ thống tự tag khuôn mặt trong ảnh của Facebook, trợ lý ảo Siri của Apple, hệ thống gợi ý sản phẩm của Amazon, hệ thống gợi ý phim của Netflix, máy chơi cờ vây AlphaGo của Google DeepMind, …, chỉ là một vài trong vô vàn những ứng dụng của AI/Machine Learning.
Machine Learning là một tập con của AI. Theo định nghĩa của Wikipedia, Machine learning is the subfield of computer science that “gives computers the ability to learn without being explicitly programmed”. Nói đơn giản, Machine Learning là một lĩnh vực nhỏ của Khoa Học Máy Tính, nó có khả năng tự học hỏi dựa trên dữ liệu đưa vào mà không cần phải được lập trình cụ thể.
Những năm gần đây, khi mà khả năng tính toán của các máy tính được nâng lên một tầm cao mới và lượng dữ liệu khổng lồ được thu thập bởi các hãng công nghệ lớn, Machine Learning đã tiến thêm một bước dài và một lĩnh vực mới được ra đời gọi là Deep Learning. Deep Learning đã giúp máy tính thực thi những việc tưởng chừng như không thể vào 10 năm trước: phân loại cả ngàn vật thể khác nhau trong các bức ảnh, tự tạo chú thích cho ảnh, bắt chước giọng nói và chữ viết của con người, giao tiếp với con người, hay thậm chí cả sáng tác văn hay âm nhạc.
Với sự phát triển thần kì, nên nhu cầu về nhân lực ngành Machine Learning (Deep Learning) đang ngày một cao, kéo theo đó nhu cầu học Machine Learning trên thế giới và ở Việt Nam ngày một lớn. Tác giả cũng muốn hệ thống lại kiến thức của mình về lĩnh vực này để chuẩn bị cho tương lai. Tác giả đã cố gắng đi từ những thuật toán cơ bản nhất của Machine Learning kèm theo các ví dụ và mã nguồn trong mỗi bài viết.
Với những từ chuyên ngành, tác giả dùng song song cả tiếng Anh và tiếng Việt, tuy nhiên sẽ ưu tiên tiếng Anh vì thuận tiện hơn cho các bạn trong việc tra cứu các tài liệu tiếng Anh.
Khi chuẩn bị các bài viết, tác giả giả định rằng bạn đọc có một chút kiến thức về Đại Số Tuyến Tính (Linear Algebra), Xác Suất Thống Kê (Probability and Statistics) và có kinh nghiệm về lập trình Python. Nếu bạn chưa có nhiều kinh nghiệm về các lĩnh vực này, đừng quá lo lắng vì mỗi bài sẽ chỉ sử dụng một vài kỹ thuật cơ bản.
----------------------------------------------------------
MỤC LỤC QUYỂN SÁCH
1. ÔN TẬP ĐẠI SỐ TUYỂN TÍNH
2. GIẢI TÍCH MA TRẬN
3. ÔN TẬP XÁC SUẤT
4. ƯỚC LƯỢNG THAM SỐ MÔ HÌNH
5. CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN
6. CÁC KỸ THUẬT XÂY DỰNG ĐẶC TRƯNG
7. HỒI QUY TUYẾN TÍNH
8. QUÁ KHỚP
9. K - LÂN CẬN
10. PHÂN CỤM K - MEANS
11. BỘ PHÂN LOẠI NAIVE - BAYES
12. GRADIENT DESCENT
13. THUẬT TOÁN HỌC PERCEPTRON
14. HỒI QUY LOGISTIC
15. HỒI QUY SOFTMAX
16. MẠNG NEURON ĐA TẦNG VÀ LAN TRUYỀN NGƯỢC
17. HỆ THỐNG GỢI Ý DỰA TRÊN NỘI DUNG
18. LỌC CỘNG TÁC LÂN CẬN
19. LỌC CÔNG TÁC PHÂN TÍCH MA TRẬN
20. PHÂN TÍCH GIÁ TRỊ SUY BIẾN
21. PHÂN TÍCH THÀNH PHẦN CHÍNH
22. PHÂN TÍCH BIỆT THỨC TUYẾN TÍNH
23. TẬP LỒI VÀ HÀM LỒI
24. BÀI TOÁN TỐI ƯU LỒI
25. ĐỐI NGẪU
26. MÁY VECTOR HỖ TRỢ
27. MÁY VECTOR HỖ TRỢ LỀ MỀM
28. MÁY VECTOR HỖ TRỢ HẠT NHÂN
29. MÁY VECTOR HỖ TRỢ ĐA LỚP
Độc giả có thể tìm mua ấn phẩm tại các nhà sách hoặc tham khảo bản ebook Machine Learning Cơ Bản PDF của tác giả Vũ Hữu Tiệp nếu chưa có điều kiện.
Tất cả sách điện tử, ebook trên website thuviensach.vn đều có bản quyền thuộc về tác giả. Chúng tôi khuyến khích các bạn nếu có điều kiện, khả năng xin hãy mua sách giấy.
| Bài Trước Đó | Bài Tiếp Theo |
CÓ THỂ BẠN CŨNG THÍCH:
Hướng Dẫn Sử Dụng Photoshop Cs5 (Sưu Tầm)
Think Java: Cách Suy Nghĩ Như Nhà Khoa Học Máy Tính (Allen B. Downey)
Learning Javascript (Ethan Brown)
150 Thuật Ngữ Tiếng Anh Chuyên Ngành Lập Trình (Codegym)
Tổng Hợp Kiến Thức Java Căn Bản (Codegym)
Tổng Hợp Kiến Thức Php Căn Bản (Codegym)
Những Điều Cần Biết Về Nghề Công Nghệ Thông Tin (Bộ Thông Tin Và Truyền Thông)
KHOA HỌC TÂM LINH:
NHẠC CHỮA LÀNH:
