Proof of Authority (PoA) là một thuật toán đồng thuận giúp cải thiện tốc độ giao dịch và bảo mật, nhờ sử dụng danh tính của người xác minh. Bài viết này sẽ khám phá chi tiết về PoA, so sánh với các cơ chế khác như PoS và PoW, đồng thời nêu rõ ứng dụng của PoA trong lĩnh vực blockchain, đặc biệt là trong các hệ thống riêng tư và doanh nghiệp.
Delegated Proof of Stake (DPoS) là một cơ chế đồng thuận trong lĩnh vực blockchain nổi bật nhờ vào khả năng tối ưu hóa hiệu suất xử lý và duy trì tính phi tập trung. Bài viết này sẽ khám phá cách thức hoạt động, sự khác biệt giữa DPoS và PoS, ưu nhược điểm cũng như những ứng dụng nổi bật của DPoS trên các blockchain như EOS và Tezos.
Perceptron là một trong những thuật toán cơ bản nhất trong học máy, đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển của trí tuệ nhân tạo. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá lịch sử hình thành, cấu trúc và nguyên tắc hoạt động của Perceptron, cũng như vai trò của nó trong Deep Learning. Bên cạnh đó, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu hạn chế và cách triển khai Perceptron bằng ngôn ngữ lập trình Python.
Thuật toán Apriori là một công cụ mạnh mẽ trong việc khai phá dữ liệu và phân tích thị trường, đặc biệt là trong phân tích giỏ hàng. Bài viết này sẽ dẫn bạn khám phá Apriori, tìm hiểu cách hoạt động của nó, các chỉ số đánh giá luật kết hợp, và ứng dụng thực tế thông qua Python, cùng với so sánh Apriori và FP-Growth.
Trong học máy, Confusion Matrix là một công cụ quan trọng để đánh giá hiệu suất của các mô hình phân loại. Confusion Matrix giúp xác định độ chính xác, độ nhạy và các chỉ số khác nhằm tối ưu hóa mô hình một cách hiệu quả. Bài viết này sẽ đi sâu vào cách sử dụng và diễn giải Confusion Matrix để hiểu rõ hơn kết quả mô hình phân loại cùng với ví dụ thực tế trên Python.
Naive Bayes là một trong những thuật toán học máy phổ biến nhất hiện nay, nổi bật với sự đơn giản và khả năng áp dụng rộng rãi. Bài viết này sẽ đi sâu vào khám phá Naive Bayes, từ nguyên lý cơ bản đến các ứng dụng thực tế và cách thức hoạt động của thuật toán này trong việc phân loại văn bản, cùng với một số so sánh thú vị với thuật toán K-Nearest Neighbors.
K-Nearest Neighbors (KNN) là một mô hình học máy đơn giản, phổ biến trong phân loại và hồi quy. Bài viết này sẽ đi sâu vào việc làm rõ KNN hoạt động thế nào, khi nào nên sử dụng và ứng dụng thực tiễn. Thông qua việc khám phá các ví dụ và ưu nhược điểm của KNN, bạn sẽ hiểu rõ hơn về sức mạnh và giới hạn của thuật toán này.
Năm 2025 hứa hẹn là một cột mốc quan trọng của công nghệ trí tuệ nhân tạo với những đột phá mới đầy bất ngờ. Từ AI generative đến quantum AI, mỗi xu hướng mới không chỉ định hình công nghệ mà còn tác động sâu sắc tới kinh tế và hành vi xã hội. Bài viết này sẽ đi sâu vào từng xu hướng và phân tích tiềm năng cùng thách thức mà chúng mang đến.
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.