AI Agents đang mở ra một kỷ nguyên mới trong tự động hóa và trí tuệ nhân tạo, vượt xa các chatbot thông thường nhờ vào khả năng tự chủ và học hỏi liên tục. Bài viết này sẽ khám phá AI Agent là gì, cách thức hoạt động, và vai trò của chúng trong sự phát triển của công nghệ cũng như ứng dụng trong đời sống.
Loss function hay hàm mất mát đóng vai trò then chốt trong quá trình học máy và deep learning, giúp tối ưu hóa mô hình và cải thiện độ chính xác dự đoán. Bài viết này thảo luận sâu về cách các hàm mất mát này hoạt động, ứng dụng của chúng trong phân loại và hồi quy, cùng các phương pháp tối ưu hóa mô hình hiệu quả.
Keras là thư viện mã nguồn mở giúp đơn giản hóa việc xây dựng mạng neural network bằng giao diện Python. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn từng bước từ cài đặt môi trường, tạo mạng neuron đơn giản, đến huấn luyện và đánh giá mô hình. Chúng tôi cũng sẽ cung cấp các gợi ý để cải tiến mô hình của bạn.
Trong thế giới học máy và trí tuệ nhân tạo, tensors đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý và phân tích dữ liệu. Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về khái niệm tensor, cách sử dụng chúng trong các thư viện như PyTorch và TensorFlow, cũng như cách phân biệt giữa tensor, mảng và ma trận.
Trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo, Forward Propagation và Backpropagation đóng vai trò là nền tảng để giúp các mạng neuron học hiệu quả. Bài viết này sẽ khám phá cách các quá trình này hoạt động, ý nghĩa toán học đằng sau chúng và cách ứng dụng trong các mô hình học sâu hiện đại.
Trong lĩnh vực Deep Learning, hàm kích hoạt đóng vai trò quan trọng như các công cụ chuyển đổi đầu ra của một lớp mạng neuron thành kết quả hữu ích. Bài viết này sẽ khám phá chi tiết về các hàm kích hoạt nổi bật như Sigmoid, ReLU và Softmax, cùng với so sánh và ứng dụng thực tiễn của chúng.
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.
Mạng neuron nhân tạo, hay Artificial Neural Network, đang cách mạng hóa cách chúng ta hiểu và thiết kế các hệ thống học máy. Lấy cảm hứng từ não người, các mạng này có khả năng giải quyết các tác vụ phức tạp và học hỏi từ dữ liệu. Bài viết này sẽ khám phá chi tiết cấu trúc, hoạt động và ứng dụng của mạng neuron trong cuộc sống thực tế.
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.
Luật kết hợp là kỹ thuật mạnh mẽ trong học máy, giúp khám phá các quan hệ thú vị giữa các biến trong dữ liệu lớn. Được ứng dụng rộng rãi trong phân tích dữ liệu giao dịch, phương pháp này cho phép các nhà phân tích xác định các kết hợp sản phẩm phổ biến, từ đó tối ưu hóa chiến lược kinh doanh và tăng doanh thu.