Machine learning Cơ Bản

Trong bài trước, chúng ta đã tìm hiểu về hồi quy logistic, trong bài này, hãy cùng tìm hiểu về thuật toán perceptron, nguồn gốc của các mang nơ ron mạnh mẽ hiện nay. Giới thiệu về Perceptron Perceptron là một trong những thuật toán học máy đầu tiên và đơn giản nhất, được Frank … Đọc tiếp

Trong bài trước, chúng ta đã tìm hiểu về Gradient Descent – một phương pháp tối ưu hóa phổ biến trong Machine Learning. Tiếp tục chuỗi bài học, bài này chúng ta sẽ tìm hiểu về mô hình Hồi quy Logistic (Logistic Regression), một thuật toán phổ biến dùng cho bài toán phân loại nhị … Đọc tiếp

Trong bài trước, chúng ta đã tìm hiểu về K-means Clustering, một thuật toán học máy không giám sát. Trong bài này, chúng ta sẽ tìm hiểu về Gradient Descent – một thuật toán tối ưu hóa được sử dụng trong phổ biến lĩnh vực của Machine Learning. 1. Giới thiệu về Gradient Descent Gradient … Đọc tiếp

K-means Clustering là một thuật toán phân cụm cổ điển và phổ biến, được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực của khoa học dữ liệu như phân loại khách hàng, xử lý ảnh, giảm chiều dữ liệu, và phát hiện outlier. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về thuật toán … Đọc tiếp

Giới thiệu Trong bài trước, chúng ta đã tìm hiểu về các thuật toán Machine Learning cơ bản. Bài này chúng ta sẽ tìm hiểu về một trong những thuật toán phổ biến nhất trong Machine Learning – Linear Regression (Hồi quy tuyến tính). Linear Regression được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, … 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