Xử lý và trích chọn đặc trưng

Khóa học “Xử lý và trích chọn đặc trưng (feature engineering)” là một chương trình học chuyên sâu, được thiết kế để giúp học viên hiểu rõ về quá trình tạo và chọn đặc trưng – một yếu tố quan trọng đối với hiệu suất của các mô hình học máy và AI. Khóa học sẽ giới thiệu về các loại dữ liệu khác nhau, cách xử lý và biến đổi chúng để phù hợp với mô hình học máy, cũng như cách đánh giá tầm quan trọng của các đặc trưng.

Feature Engineering là một trong những kỹ năng quan trọng nhất trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu và Máy học. Nó không chỉ ảnh hưởng đến hiệu suất của mô hình, mà còn đến thời gian huấn luyện và khả năng mô hình tránh được overfitting. Bằng cách tham gia khóa học này, học viên sẽ có cơ hội nắm bắt được những kỹ thuật tiên tiến nhất trong lĩnh vực này, từ đó nâng cao kỹ năng của mình và mở rộng cơ hội nghề nghiệp.

Khóa học sẽ giải quyết nhiều vấn đề mà các nhà Khoa học Dữ liệu và Máy học thường gặp phải, bao gồm việc xử lý dữ liệu thiếu, dữ liệu nhiễu, và việc chọn lựa đặc trưng phù hợp. Ngoài ra, khóa học còn tập trung vào việc giảm thiểu bias và cải thiện fairness trong mô hình học máy – một vấn đề đang ngày càng nhận được sự chú ý trong cộng đồng AI.