Trong thời đại kỹ thuật số hiện nay, học máy (Machine Learning) không chỉ là lãnh địa dành riêng cho các lập trình viên hay những người đam mê công nghệ. Công nghệ này thậm chí còn mở rộng tầm ảnh hưởng của mình ra khắp các lĩnh vực khác nhau. No Code Machine Learning … Đọc tiếp
Giới thiệu Trong bài trước, chúng ta đã tìm hiểu về khái niệm và ý nghĩa của Machine Learning cũng như các kiến thức cơ bản liên quan. Trong bài này, chúng ta sẽ đi sâu vào việc phân loại các thuật toán Machine Learning cơ bản để dễ dàng tiếp cận với các thuật … Đọc tiếp
Tại sao cần hiểu Machine learning cơ bản Trong những năm gần đây, Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) và Machine Learning đã trở thành xu hướng công nghệ và chứng minh của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư. AI và Machine Learning đang ảnh hưởng đến mọi lĩnh vực trong cuộc sống, từ … Đọc tiếp
Phân phối chuẩn hay phân phối Gauss là một khái niệm quan trọng trong thống kê và là nền tảng của Machine Learning. Một Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist) cần biết về phân phối này khi họ làm việc với các mô hình tuyến tính. Như được Carl Friedrich Gauss khám phá ra, … Đọc tiếp
Kể từ khi được thành lập như một ngành học vào năm 1955, lĩnh vực nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo (AI) đã được chia thành các nhóm khác nhau, trong đó có hai nhóm nổi tiếng là Symbolic AI và Machine Learning. Mặc dù Symbolic AI từng thống trị trong những thập kỷ đầu … Đọc tiếp
Hàm đánh giá dùng làm gì? Một trong những vấn đề của lính mới là phân biệt được các khái niệm na ná nhau trong machine learning. Bạn đã bao giờ nhầm lẫn giữa độ đo (metric) và hàm tối ưu (hàm loss) của một mô hình học máy? Nếu câu trả lời là có … Đọc tiếp
COVID-19 đang là mỗi nguy hại toàn cầu cần sự góp sức của cộng đồng. Mới đây, các nhà khoa học tại Đại học California, Riverside đã sử dụng machine learning để xác định hàng trăm loại thuốc tiềm năng mới có thể giúp điều trị COVID-19, căn bệnh do coronavirus mới, hoặc SARS-CoV-2 gây … Đọc tiếp
Không thể phủ nhận machine learning là một trong những công nghệ có ảnh hưởng mạnh mẽ nhất trên thế giới ngày nay. Quan trọng hơn, phải cần một khoảng thời gian rất lâu nữa, ta mới thấy được hết tiềm năng của nó. Hãy cùng trituenhantao.io tìm hiểu về các khái niệm cơ bản … Đọc tiếp
