Giới thiệu về Machine Learning

Machine Learning là gì?: Là một lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo (AI), nơi các hệ thống máy tính học từ dữ liệu để đưa ra quyết định mà không cần lập trình tường minh.
Các loại Machine Learning:
- Học có giám sát (Supervised Learning): Mô hình được huấn luyện trên một tập dữ liệu có gán nhãn.
- Học không giám sát (Unsupervised Learning): Mô hình tìm kiếm cấu trúc ẩn trong dữ liệu mà không cần nhãn.
- Học tăng cường (Reinforcement Learning): Mô hình học cách hành động trong môi trường để tối ưu hóa một phần thưởng (reward) cụ thể.

Dữ liệu (Data): Hiểu về cách thu thập, xử lý và chuẩn bị dữ liệu cho các mô hình Machine Learning.
Thuật toán học máy (Machine Learning Algorithms):
- Hồi quy tuyến tính (Linear Regression): Mô hình dự đoán giá trị liên tục dựa trên mối quan hệ tuyến tính giữa các biến.
- Cây quyết định (Decision Trees): Mô hình phân loại hoặc hồi quy dựa trên các quyết định được biểu diễn dưới dạng cây.
- K-Nearest Neighbors (k-NN): Thuật toán phân loại dựa trên khoảng cách giữa các điểm dữ liệu.
- Hỗ trợ véc-tơ (Support Vector Machines – SVM): Phân loại dữ liệu bằng cách tìm siêu phẳng tối ưu.

Training và Testing: Chia dữ liệu thành hai phần: một để huấn luyện mô hình và một để kiểm tra hiệu quả của nó.
Cross-validation: Phương pháp kiểm tra mô hình trên các tập con khác nhau của dữ liệu để đảm bảo tính tổng quát.
Hàm mất mát (Loss Function): Đo lường sự khác biệt giữa giá trị dự đoán và giá trị thực tế để tối ưu hóa mô hình.
Gradient Descent: Một kỹ thuật tối ưu hóa để điều chỉnh các tham số của mô hình bằng cách giảm thiểu hàm mất mát.

Xử lý và chuẩn bị dữ liệu (Data Preprocessing): Làm sạch dữ liệu, xử lý dữ liệu thiếu, và chuẩn hóa dữ liệu.
Chọn lựa mô hình (Model Selection): Hiểu cách chọn mô hình phù hợp dựa trên bản chất của dữ liệu và bài toán cụ thể.
Đánh giá mô hình (Model Evaluation): Sử dụng các chỉ số như độ chính xác, F1-score, ROC-AUC để đánh giá hiệu quả mô hình.

Overfitting và Underfitting: Làm thế nào để tránh mô hình học quá mức từ dữ liệu huấn luyện hoặc không đủ khả năng học từ dữ liệu.
Hyperparameter Tuning: Điều chỉnh các siêu tham số của mô hình để cải thiện hiệu suất.
Ensemble Methods:
- Bagging (e.g., Random Forests): Kết hợp nhiều mô hình để giảm thiểu độ lệch và tăng độ chính xác.
- Boosting (e.g., AdaBoost, XGBoost): Tăng cường mô hình bằng cách trọng số hóa các dự đoán kém để cải thiện độ chính xác.
Dimensionality Reduction: Kỹ thuật giảm số lượng biến trong dữ liệu để giảm độ phức tạp, chẳng hạn như Principal Component Analysis (PCA).
Feature Engineering: Tạo ra các đặc trưng mới từ dữ liệu ban đầu để cải thiện khả năng dự đoán của mô hình.

Scikit-learn: Thư viện Python phổ biến cung cấp các công cụ mạnh mẽ cho phân loại, hồi quy, và phân cụm.
TensorFlow và PyTorch: Mặc dù chủ yếu được sử dụng trong Deep Learning, TensorFlow và PyTorch cũng cung cấp nhiều công cụ cho Machine Learning truyền thống.
Pandas và NumPy: Các thư viện Python cơ bản để thao tác và xử lý dữ liệu.

Phân loại email (Email Classification): Sử dụng Machine Learning để phân loại email thành các nhóm như spam hoặc không spam.
Dự đoán tài chính (Financial Forecasting): Dự đoán xu hướng thị trường hoặc giá cổ phiếu.
Phân tích hành vi khách hàng (Customer Behavior Analysis): Phân tích dữ liệu khách hàng để xác định xu hướng mua hàng và tối ưu hóa chiến lược tiếp thị.