Cuốn sách cung cấp một phần giới thiệu dễ hiểu và toàn diện cho người mới bắt đầu về học máy, trang bị cho họ những kỹ năng và kỹ thuật cơ bản cần thiết cho lĩnh vực này. Nó cho phép người mới bắt đầu xây dựng các giải pháp thực tế, thiết thực được hỗ trợ bởi học máy trên nhiều lĩnh vực ứng dụng khác nhau. Nó trình bày các kỹ thuật cơ bản liên quan đến việc thu thập, tích hợp, làm sạch, chuyển đổi, phát triển và triển khai dữ liệu. Cuốn sách này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tích hợp AI có trách nhiệm và có thể giải thích được vào các mô hình học máy, đảm bảo các nguyên tắc này được ưu tiên thay vì bị coi là thứ yếu. Để hỗ trợ việc học, cuốn sách này cũng cung cấp thông tin về cách truy cập các tài nguyên học máy bổ sung như tập dữ liệu, thư viện, mô hình được đào tạo trước và các công cụ để theo dõi các mô hình học máy. Đây là một tài nguyên cốt lõi dành cho sinh viên và giảng viên về học máy và khoa học dữ liệu đang tìm kiếm một tài liệu thân thiện với người mới bắt đầu, cung cấp các ứng dụng thực tế và xem xét các thảo luận về đạo đức.

Abstract:

The book provides an accessible, comprehensive introduction for beginners to machine learning, equipping them with the fundamental skills and techniques essential for this field. It enables beginners to construct practical, real-world solutions powered by machine learning across diverse application domains. It demonstrates the fundamental techniques involved in data collection, integration, cleansing, transformation, development, and deployment of machine learning models. This book emphasizes the importance of integrating responsible and explainable AI into machine learning models, ensuring these principles are prioritized rather than treated as an afterthought. To support learning, this book also offers information on accessing additional machine learning resources such as datasets, libraries, pre-trained models, and tools for tracking machine learning models. This is a core resource for students and instructors of machine learning and data science looking for a beginner-friendly material which offers real-world applications and takes ethical discussions into account

Ngôn ngữ:	eng
Tác giả:	Nyamawe, Ally S., Mjahidi, Mohamedi M., Nnko, Noe E.
Thông tin nhan đề:	Practical Machine Learning: Proposal review, A Beginner's Guide with Ethical Insights
Nhà xuất bản:	Taylor & Francis
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Công nghệ thông tin
Bản quyền:	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Nguồn gốc:	https://library.oapen.org/handle/20.500.12657/98246
Mô tả vật lý:	226tr
Năm xuất bản:	2025