Học máy và Khai phá dữ liệu nâng cao

Khai phá dữ liệu là ngành khoa học quan trọng trong thời đại dữ liệu lớn do nhu cầu phát hiện các mẫu dữ liệu và mối quan hệ hữu ích từ dữ liệu. Học phần có mục tiêu trang bị kiến thức nâng cao về khai phá dữ liệu, tập trung vào các kĩ thuật học tự động và mô hình thống kê ứng dụng hiện đại. Sau khi học xong học phần, học viên nắm được cách trích rút thông tin và tri thức từ dữ liệu sử dụng những mô hình học máy nâng cao trong phân loại chuỗi; các mạng nơ-ron truy hồi; các phương pháp xấp xỉ ngẫu nhiên Monte-Carlo.

Tài liệu tham khảo

• Tài liệu bắt buộc
• Bài giảng của giảng viên
• Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. (2011). The Elements of Statistical Learning, Data Mining, Inference, and Prediction, 2nd edition, Springer.
• Murphy K.P. (2013). Machine Learning: A Probablistic Perspective, MIT Press
• Tài liệu tham khảo thêm
• Writen I.H., Frank E. (2005), Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (Second Edition). Elsevier Inc.
• Bishop C.M (2007), Pattern Recognition and Machine Learning, Springer