Hiểu và áp dụng các thuật toán học máy (Machine Learning Algorithms) phổ biến này là điều cần thiết để xây dựng các mô hình dự đoán, phân cụm dữ liệu và rút ra hiểu biết từ dữ liệu trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Bằng cách thành thạo các thuật toán này và các […]
Xác định các mẫu trong dữ liệu (Identify Patterns) là một khía cạnh cốt lõi của phân tích dữ liệu và học máy. Phân loại dữ liệu, phân cụm dữ liệu và học tăng cường là các kỹ thuật chính được sử dụng để khám phá các mẫu, đưa ra dự đoán và tối ưu […]
Học từ dữ liệu (learn from data) là một khái niệm cơ bản trong học máy, trong đó các mô hình được đào tạo trên các tập dữ liệu để đưa ra dự đoán hoặc quyết định. Dữ liệu được gắn nhãn và không được gắn nhãn, cùng với các tập dữ liệu lớn, đóng […]
Trí tuệ nhân tạo (AI) bao gồm nhiều hệ thống và công nghệ khác nhau nhằm mô phỏng trí thông minh của con người để thực hiện nhiệm vụ một cách hiệu quả. Sau đây là một số hệ thống AI phổ biến và ứng dụng của chúng: 1. Tìm kiếm các mẫu trong dữ […]
Trong những năm gần đây, học máy (machine learning) đã nổi lên như một công nghệ mang tính chuyển đổi, hỗ trợ nhiều tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo. Phần này đi sâu vào nền tảng và sự phát triển của học máy, làm nổi bật tầm quan trọng của nó trong việc định […]
Trí tuệ nhân tạo (AI – Artificial Intelligence) là từ khoá được đề cập tới thường xuyên trong nhiều năm qua, có thể nói chúng ta đang bước vào thập kỷ trí tuệ nhân tạo. Việc chuẩn bị cho mình những kiến thức cơ bản về trí tuệ nhân tạo là vô cùng cần thiết. […]
