Toán cho Machine Learning
Vector, ma trận, đạo hàm, xác suất, thống kê và entropy: phần toán đứng sau mọi mô hình machine learning, học bằng hình chạm được. Bạn kéo mũi tên, xoay mặt phẳng, thả quả bóng lăn xuống dốc loss, đếm từng người (mỗi người một chấm) trong định lý Bayes, rồi ghép tất cả thành một mạng nơ-ron nhỏ. Cần toán cấp ba, không cần lập trình.
- Trung cấp
- Khoảng 12 đến 15 giờ
- 16 chương
- 45 bài học
Khóa học mở theo đợt, mỗi đợt có số suất học miễn phí giới hạn. Bạn nhận suất trong Học viện, đăng nhập bằng Google hoặc GitHub.
Có trong gói thành viên · Xem gói
Nội dung khóa học
Chương 1
Máy học như thế nào?
Khóa học này
Bài học · 5 phút
Đoán giá một chuyến taxi
Bài học · 20 phút
Tự tay chỉnh tham số
Bài học · 25 phút
Chương 2
Vector: dữ liệu thành mũi tên
Mỗi dòng dữ liệu là một mũi tên
Bài học · 20 phút
Pha trộn hai vector
Bài học · 15 phút
Ai giống bạn nhất?
Bài học · 25 phút
Chương 3
Tích vô hướng
Bóng của một mũi tên
Bài học · 20 phút
Tính bằng tọa độ
Bài học · 20 phút
Điểm số của một mô hình
Bài học · 20 phút
Chương 4
Ma trận biến đổi mặt phẳng
Chỉnh ảnh trên điện thoại
Bài học · 20 phút
Một vector đi đâu?
Bài học · 20 phút
Phép này rồi phép kia
Bài học · 25 phút
Chương 5
Ma trận và cả bảng dữ liệu
Cả bảng cùng lúc
Bài học · 20 phút
Diện tích nhân lên bao nhiêu?
Bài học · 20 phút
Ép dẹt và tháo ngược
Bài học · 25 phút
Chương 6
Những hướng giữ nguyên: trị riêng và PCA
Hướng không bị nghiêng
Bài học · 20 phút
Nhân mãi và độ trải của dữ liệu
Bài học · 20 phút
PCA với chim cánh cụt thật
Bài học · 25 phút
Chương 7
Đạo hàm: độ dốc tại một điểm
Tốc độ ngay lúc này
Bài học · 20 phút
Đạo hàm là độ nhạy
Bài học · 25 phút
Chỗ bằng phẳng và loss
Bài học · 20 phút
Chương 8
Gradient và quy tắc chuỗi
Hai núm vặn
Bài học · 20 phút
Quy tắc chuỗi
Bài học · 25 phút
Lan truyền ngược
Bài học · 15 phút
Chương 9
Xuống dốc từng bước
Một bước xuống dốc
Bài học · 20 phút
Thung lũng hẹp, hai thung lũng
Bài học · 20 phút
Mini-batch, epoch và khi nào dừng
Bài học · 20 phút
Chương 10
Xác suất và định lý Bayes
Một kết quả dương tính
Bài học · 25 phút
Định lý Bayes
Bài học · 25 phút
Bộ lọc thư rác
Bài học · 20 phút
Chương 11
Phân phối, kỳ vọng, phương sai
Nhiều lần rút thành một phân phối
Bài học · 20 phút
Kỳ vọng và phương sai
Bài học · 25 phút
Trung bình của nhiều lần
Bài học · 25 phút
Chương 12
Từ dữ liệu tới mô hình: likelihood và overfitting
Mô hình nào hợp với dữ liệu?
Bài học · 25 phút
Thuộc lòng hay hiểu bài?
Bài học · 20 phút
Kìm bớt độ uốn, chấm trên dữ liệu mới
Bài học · 15 phút
Chương 13
Thông tin: entropy và cross-entropy
Bao nhiêu bất ngờ?
Bài học · 25 phút
Từ điểm số tới xác suất
Bài học · 20 phút
Cái giá của một dự đoán sai
Bài học · 25 phút
Chương 14
Ghép lại: một mạng nơ-ron nhỏ
Khi một đường thẳng không đủ
Bài học · 20 phút
Dạy mạng học
Bài học · 25 phút
Chim cánh cụt thật
Bài học · 25 phút
Chương 15
Ôn tập cả khóa
Ghi chú ôn tập
Bài học · 30 phút
Chương 16
Bài thi cuối khoá
Bài thi cuối khoá
Câu hỏi ôn tập · 30 phút
Sau bài thi
Bài học · 5 phút