Bài giảng Lập trình Python cho máy học: Bài 11 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp

Tài liệu này cung cấp hướng dẫn toàn diện về việc xây dựng mô hình máy học hiệu quả, tập trung vào các phương pháp lựa chọn mô hình, đánh giá, xử lý dữ liệu không cân bằng và phân tích lỗi mô hình. Tài liệu này nhằm mục đích trang bị cho sinh viên và các nhà nghiên cứu những kiến thức và công cụ cần thiết để phát triển các mô hình máy học mạnh mẽ và đáng tin cậy.

Sinh viên, nhà nghiên cứu và kỹ sư học máy quan tâm đến việc xây dựng và triển khai các mô hình máy học hiệu quả và đáng tin cậy.

Tài liệu này trình bày chi tiết các khía cạnh quan trọng của việc xây dựng mô hình máy học. Đầu tiên, nó đi sâu vào các phương pháp lựa chọn và đánh giá mô hình, bao gồm Holdout Validation, Cross Validation, Adversarial Validation, Hyper-parameters Optimization và Evaluation Metric. Tiếp theo, tài liệu tập trung vào việc xử lý dữ liệu không cân bằng, một thách thức phổ biến trong học máy, bằng cách giới thiệu các phương pháp như Resampling và Cost sensitive learning. Cuối cùng, tài liệu trình bày Error Analysis Model, một công cụ quan trọng để hiểu và cải thiện hiệu suất của mô hình. Các công cụ như Learning Curves, Adversarial Test, Confusion Matrix và các kỹ thuật phân tích lỗi khác được thảo luận chi tiết. Tài liệu cũng giới thiệu các công cụ hỗ trợ như Neptune.ai và Weights & Biases để theo dõi và quản lý các thử nghiệm học máy. Các ví dụ cụ thể và liên kết đến các tài liệu tham khảo giúp người đọc dễ dàng áp dụng các khái niệm và kỹ thuật được trình bày.