Tiền xử lý dữ liệu là một bước quan trọng trong quá trình phân tích dữ liệu, giúp chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin có giá trị. Bằng cách tập trung vào làm sạch, xử lý và bù đắp, chúng ta có thể giảm thiểu sai sót, cải thiện độ chính xác và hiệu suất của các mô hình phân tích.
Random Forest, Bagging và Ensemble Learning là các kỹ thuật được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực học máy hiện nay. Những kỹ thuật này giúp cải thiện độ chính xác của mô hình bằng cách kết hợp nhiều thuật toán học lại với nhau. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về nguyên lý hoạt động, so sánh với cây quyết định và những ứng dụng thú vị của chúng.
Pipeline trong học máy là một quy trình quan trọng giúp tối ưu hóa việc xây dựng và triển khai mô hình AI. Bài viết này sẽ tập trung vào việc hiểu các bước cơ bản, tầm quan trọng của tự động hóa trong quy trình này, và cách sử dụng Scikit-learn để xây dựng các pipeline hiệu quả.
Cây quyết định là một công cụ mạnh mẽ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và machine learning, giúp đơn giản hóa các vấn đề phức tạp thành các quyết định có thể quản lý được. Bài viết này sẽ khám phá cách cây quyết định hoạt động, cách nó phân lớp và dự đoán, cũng như các ưu điểm và hạn chế khi sử dụng.
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.
Ilya Sutskever là một nhà khoa học máy tính nổi tiếng thế giới, được biết đến với những đóng góp quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và học máy. Bài viết này sẽ dẫn dắt bạn qua cuộc đời và sự nghiệp của ông, khám phá các công trình nghiên cứu nổi bật và vai trò của ông trong các tổ chức hàng đầu như OpenAI.
Phân loại và dự đoán là hai nhánh quan trọng trong học máy. Phân loại tập trung vào việc chia dữ liệu vào các nhóm khác nhau, trong khi dự đoán hướng đến ước lượng giá trị. Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về sự khác biệt này, cũng như ứng dụng thực tế và ví dụ về từng lĩnh vực.
Sam Altman là một trong những nhân vật nổi bật nhất trong lĩnh vực công nghệ hiện nay. Từ những ngày đầu hợp tác với các startup tại Y Combinator cho đến việc dẫn dắt OpenAI, Sam Altman đã thể hiện khả năng lãnh đạo xuất sắc và tầm nhìn rộng mở cho tương lai. Chúng ta hãy cùng khám phá cuộc sống và sự nghiệp của ông.
Hồi quy tuyến tính là kỹ thuật thống kê quan trọng trong phân tích dữ liệu và học máy. Nó là bước đầu tiên mà mọi nhà khoa học dữ liệu cần hiểu rõ, nhằm xây dựng nền tảng vững chắc cho các mô hình phức tạp hơn trong tương lai. Bài viết này sẽ đi sâu vào công thức, cách thức hoạt động và ứng dụng thực tế của hồi quy tuyến tính.
Trong thời đại công nghệ 4.0, thuật ngữ Trí tuệ Nhân tạo (AI) không còn xa lạ. Tuy nhiên, có mấy loại AI và mỗi loại có đặc điểm riêng gì? Bài viết này sẽ đi sâu vào ba loại AI chính: Narrow AI, General AI và Super AI, giúp bạn hiểu rõ hơn về sự khác biệt và tiềm năng của từng loại.