Bài giảng Lập trình Python cho máy học: Bài 3 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp

Tài liệu này giới thiệu về quy trình xây dựng mô hình máy học (Machine Learning Pipeline) và phân tích dữ liệu thăm dò (Exploratory Data Analysis - EDA). Mục tiêu là cung cấp cái nhìn tổng quan về các bước cần thiết để xây dựng và triển khai một mô hình máy học hiệu quả.

Sinh viên, nhà nghiên cứu trong lĩnh vực khoa học máy tính và các lĩnh vực liên quan quan tâm đến việc xây dựng và triển khai các mô hình máy học.

Tài liệu này trình bày chi tiết về quy trình xây dựng mô hình máy học, bắt đầu từ việc thu thập và xử lý dữ liệu, huấn luyện mô hình, đánh giá hiệu suất và triển khai mô hình. Đặc biệt, tài liệu nhấn mạnh tầm quan trọng của việc chuẩn bị dữ liệu (Data Preparation), bao gồm các bước như hợp nhất dữ liệu (Data Fusion), làm sạch dữ liệu (Data Cleaning), tăng cường dữ liệu (Data Augmentation), trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization) và chia tách dữ liệu (Data Splitting). Ngoài ra, tài liệu cũng giới thiệu về phân tích dữ liệu thăm dò (EDA), một phương pháp tiếp cận phân tích dữ liệu để tóm tắt các đặc điểm chính của dữ liệu, sử dụng đồ họa thống kê và các phương pháp trực quan hóa dữ liệu. Mục tiêu của EDA là khám phá các bất ngờ trong dữ liệu, đề xuất các giả thuyết, đánh giá các giả định và hỗ trợ lựa chọn các công cụ và kỹ thuật thống kê phù hợp.