Học CNTT

Machine Learning

Tìm hiểu về 3 loại Machine Learning: Học có giám sát, học không giám sát và học tăng cường

Tìm hiểu về 3 loại Machine Learning: Học có giám sát, học không giám sát và học tăng cường
Machine Learning

  • Đánh giá mô hình trong Machine Learning

    Đánh giá mô hình trong Machine Learning
    Một mô hình có thể đạt kết quả rất tốt ở chỉ số này nhưng lại rất tệ ở chỉ số khác. Và chỉ số trực quan nhất - độ chính xác (accuracy) - lại thường gây hiểu lầm nhiều nhất.

  • Quy trình xử lý dữ liệu trong Machine Learning

    Quy trình xử lý dữ liệu trong Machine Learning
    Bài học này sẽ đi sâu vào quy trình xử lý dữ liệu - cách chuyển đổi dữ liệu thô thành mô hình đã qua huấn luyện, cũng như những sai lầm nghiêm trọng có thể phá hỏng toàn bộ quá trình.

  • Những thuật toán quan trọng trong Machine Learning

    Những thuật toán quan trọng trong Machine Learning
    Bài 2 đã giới thiệu 3 loại hình Machine Learning (ML). Giờ hãy cùng xem xét các thuật toán cụ thể làm nền tảng cho từng loại hình đó.

  • Cách thức hoạt động của Machine Learning

    Cách thức hoạt động của Machine Learning
    Machine Learning là công nghệ đứng sau bộ lọc thư rác, các gợi ý nội dung trên Netflix, hệ thống phát hiện gian lận của ngân hàng và tính năng mở khóa bằng khuôn mặt trên điện thoại của bạn.

  • Top 10 thuật toán Machine Learning vào năm 2026

    Top 10 thuật toán Machine Learning vào năm 2026
    Machine learning có thể là một khái niệm trừu tượng do đó để nắm bắt được nó bạn có thể khám phá các thuật toán trong bài viết này.

  • Brain.js trong Machine Learning

    Brain.js trong Machine Learning
    Brain.js là một thư viện JavaScript giúp dễ dàng hiểu về mạng nơ-ron nhân tạo vì nó che giấu sự phức tạp của các phép toán.

  • Deep Learning (DL)

    Deep Learning (DL)
    Cuộc cách mạng Deep Learning bắt đầu vào khoảng năm 2010. Kể từ đó, Deep Learning đã giải quyết được nhiều vấn đề "bất khả thi". Cuộc cách mạng Deep Learning không bắt đầu từ một phát hiện duy nhất.

  • Hồi quy tuyến tính trong Machine Learning

    Hồi quy tuyến tính trong Machine Learning
    Trong thống kê, hồi quy tuyến tính là một cách tiếp cận để mô hình hóa mối quan hệ tuyến tính giữa y và x.

  • Cụm dữ liệu trong Machine Learning

    Cụm dữ liệu trong Machine Learning
    Cụm là tập hợp các dữ liệu tương tự nhau. Phân cụm là một loại học không giám sát. Hệ số tương quan mô tả độ mạnh của mối quan hệ.

  • Dữ liệu Machine Learning

    Dữ liệu Machine Learning
    Đến 80% một dự án Machine Learning liên quan đến thu thập dữ liệu: Cần dữ liệu gì? Dữ liệu nào có sẵn? Làm thế nào để chọn dữ liệu? Làm thế nào để thu thập dữ liệu? Làm thế nào để làm sạch dữ liệu? Làm thế nào để chuẩn bị dữ liệu? Làm thế nào để sử dụng dữ liệu?

  • Thuật ngữ Machine Learning

    Thuật ngữ Machine Learning
    Hệ thống Machine Learning sử dụng các mối quan hệ giữa những đầu vào để tạo ra các dự đoán.

  • Học Machine Learning

    Học Machine Learning
    Một mô hình Machine Learning được huấn luyện bằng cách lặp lại dữ liệu nhiều lần. Ở mỗi lần lặp, giá trị trọng số được điều chỉnh. Quá trình huấn luyện hoàn tất khi số lần lặp không làm giảm chi phí.

  • Thử nghiệm Perceptron

    Thử nghiệm Perceptron
    Tạo ra các điểm chưa biết mới và kiểm tra xem perceptron của bạn có thể đoán đúng câu trả lời hay không.