Tóm tắt môn học
Học phần cung cấp kiến thức nền tảng và kỹ năng thực hành về khai phá dữ liệu (data mining), tập trung vào ứng dụng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI):
- Giới thiệu tổng quan về khai phá dữ liệu và ứng dụng trong AI
- Tiền xử lý dữ liệu: làm sạch, tích hợp, biến đổi, giảm chiều
- Phân loại dữ liệu: cây quyết định, KNN, neural networks
- Gom cụm dữ liệu: K-means, DBSCAN
- Khai thác luật kết hợp: Apriori, FP-Growth, luật có ràng buộc
- Thực hành xây dựng ứng dụng AI với dữ liệu thực tế (gợi ý sản phẩm, phân tích cảm xúc, phát hiện gian lận)
- Sử dụng Python, scikit-learn, TensorFlow, Pandas
- Giới thiệu tổng quan về khai phá dữ liệu và ứng dụng trong AI
- Tiền xử lý dữ liệu: làm sạch, tích hợp, biến đổi, giảm chiều
- Phân loại dữ liệu: cây quyết định, KNN, neural networks
- Gom cụm dữ liệu: K-means, DBSCAN
- Khai thác luật kết hợp: Apriori, FP-Growth, luật có ràng buộc
- Thực hành xây dựng ứng dụng AI với dữ liệu thực tế (gợi ý sản phẩm, phân tích cảm xúc, phát hiện gian lận)
- Sử dụng Python, scikit-learn, TensorFlow, Pandas
Tài liệu & học liệu
Đang cập nhật...
Tất cả môn học
Kho học liệu · lhvinh.com