Trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi cách thức hoạt động của các doanh nghiệp trên toàn cầu bằng khả năng hoạt động 24/7. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách AI không chỉ cải thiện quy trình, mà còn hỗ trợ trong nhiều lĩnh vực như chăm sóc khách hàng và marketing, đem lại hiệu suất vượt trội và tính liên tục trong công việc.
Mạng xã hội blockchain đang nổi lên như một xu hướng mới, thay đổi cách chúng ta tương tác trực tuyến. Từ các nền tảng phi tập trung đến SocialFi đang phát triển mạnh mẽ, bài viết này sẽ khám phá sự khác biệt giữa các mạng xã hội truyền thống và các nền tảng dựa trên blockchain như DeSo và Lens Protocol, cùng với các cơ hội kiếm tiền từ Web3.
Trong khi thảo luận về công nghệ blockchain, nhiều người thường nghe đến Proof of Work (PoW) và Proof of Stake (PoS), nhưng Proof of Burn (PoB) lại là khái niệm mới mẻ và đáng chú ý không kém. Bài viết này sẽ đi sâu vào việc làm thế nào cơ chế PoB hoạt động, tầm quan trọng của việc đốt coin, và những ưu nhược điểm mà nó đem lại cho hệ sinh thái blockchain.
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.