Hyperparameter tuning là bước quan trọng trong quá trình phát triển mô hình học máy, giúp cải thiện hiệu suất và độ chính xác. Bài viết này sẽ giải thích về hyperparameter, khác biệt giữa tham số và siêu tham số, và khám phá các phương pháp phổ biến như Grid Search và Random Search để tối ưu hóa mô hình của bạn.
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.
Trong học máy, Cross Validation là một kỹ thuật quan trọng để đánh giá và tối ưu hoá mô hình. Bằng cách chia bộ dữ liệu thành các tập học và kiểm thử khác nhau, Cross Validation giúp ngăn ngừa hiện tượng quá khớp và nâng cao độ chính xác của mô hình. Chúng ta hãy cùng khám phá sâu hơn về các phương pháp và ứng dụng của Cross Validation.
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.