Gradient Boosting Cực Mạnh với XGBoost

Bạn đã nắm cơ bản về học có giám sát và muốn dùng các mô hình tối tân trên dữ liệu thực tế? Gradient boosting hiện là một trong những kỹ thuật phổ biến nhất để mô hình hóa hiệu quả dữ liệu dạng bảng ở mọi quy mô. XGBoost là một triển khai gradient boosting cực nhanh và có khả năng mở rộng, với các mô hình dùng XGBoost thường xuyên thắng các cuộc thi khoa học dữ liệu trực tuyến và được sử dụng ở quy mô lớn trong nhiều ngành. Trong khóa học này, bạn sẽ học cách dùng thư viện mạnh mẽ này cùng với pandas và scikit-learn để xây dựng và tinh chỉnh các mô hình học có giám sát. Bạn sẽ làm việc với các tập dữ liệu thực để giải quyết bài toán phân loại và hồi quy.