PCA, hay Phân tích Thành phần Chính, là một phương pháp giảm chiều dữ liệu quan trọng trong học máy. Nó giúp tối ưu hóa dữ liệu bằng cách chuyển đổi dữ liệu gốc sang một hệ trục tọa độ mới, tối đa hóa sự biến thiên. Bài viết này sẽ khám phá ứng dụng và ưu nhược điểm của PCA trong việc xử lý dữ liệu lớn mà không mất đi thông tin quan trọng.
Feature Engineering và Feature Extraction là hai giai đoạn quan trọng trong quá trình phát triển mô hình học máy. Việc tạo ra và chọn lọc những đặc trưng hiệu quả giúp nâng cao độ chính xác và khả năng ra quyết định của mô hình. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn cách tận dụng hai kỹ thuật này để tối ưu hóa mô hình của mình.
Máy học đã trở thành một phần không thể thiếu trong thế giới công nghệ hiện đại, khi nó cung cấp những giải pháp tiên tiến cho nhiều ngành và lĩnh vực. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách máy học đang được áp dụng từ việc dự đoán hành vi của khách hàng cho đến việc cải thiện cuộc sống hàng ngày của chúng ta.
Máy học đang trở thành một phần không thể thiếu trong công nghệ hiện đại, từ trí tuệ nhân tạo đến các ứng dụng hàng ngày. Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về các khái niệm cơ bản của máy học, các hình thức phổ biến cũng như quy trình hoạt động của nó.