Trí tuệ nhân tạo (AI) đã làm thay đổi sâu sắc cả ngành công nghiệp và cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Từ những nền tảng đầu tiên của Warren McCulloch và Walter Pitts, AI đã phát triển vượt bậc, trở thành một công cụ không thể thiếu trong cả lĩnh vực doanh nghiệp và cá nhân. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá chi tiết lịch sử, ứng dụng hiện tại và tiềm năng tương lai của AI.
Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hiện đại, mở ra vô vàn cơ hội kiếm tiền và phát triển kinh doanh. Từ sáng tạo nội dung, dịch thuật cho đến thiết kế website và đầu tư vào khởi nghiệp AI, các giải pháp công nghệ này đang thay đổi cách chúng ta tiếp cận thị trường và phát triển sản phẩm. Bài viết này sẽ khám phá các hướng đi cụ thể để bắt đầu kiếm tiền từ AI.
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.
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.
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.
Ngôn ngữ tiếng Việt không chỉ đơn thuần là phương tiện giao tiếp mà còn là một phần quan trọng trong việc truyền tải văn hóa và bản sắc dân tộc. Bài viết này khám phá quá trình hình thành và phát triển của tiếng Việt từ quá khứ đến vị trí hiện tại trên thế giới.