Confusion Matrix Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Confusion Matrix Là Gì? Ma trận nhầm lẫn trong machine learning Confusion Matrix (ma trận nhầm lẫn) là một bảng hai chiều dùng để đánh...
Đọc tiếp → 
LLM-as-a-Judge Là Gì? Dùng AI Đánh Giá AI Giải Thích Dễ Hiểu
LLM-as-a-Judge Là Gì? LLM-as-a-Judge: dùng AI đánh giá AI LLM-as-a-Judge là cách dùng một mô hình ngôn ngữ lớn để chấm điểm, đánh giá và...
Đọc tiếp →
Needle in a Haystack Là Gì? Thử Nghiệm Kim Trong Đống Rơm Giải Thích Dễ Hiểu
Needle In A Haystack Là Gì? Thử nghiệm Needle in a Haystack cho AI Needle in a Haystack (thử nghiệm “kim trong đống rơm”) là...
Đọc tiếp →
Hyperparameter Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Khi mới bắt đầu với machine learning, nhiều người nghĩ rằng chỉ cần chọn mô hình tốt rồi cho nó học là xong. Nhưng thực...
Đọc tiếp →
Early Stopping Là Gì? Ngăn Overfitting Khi Train Mô Hình AI
Khi huấn luyện mô hình machine learning, một trong những vấn đề phổ biến nhất là overfitting — mô hình học quá kỹ dữ liệu...
Đọc tiếp →
Batch Normalization Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Khi huấn luyện neural network, một trong những vấn đề lớn nhất là các layer sau phải liên tục thích nghi với sự thay đổi...
Đọc tiếp →
Backpropagation Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Backpropagation Là Gì? Backpropagation (hay còn gọi là lan truyền ngược) là thuật toán cốt lõi giúp neural network học từ dữ liệu. Nó tính...
Đọc tiếp →
Gradient Descent Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Gradient Descent Là Gì? Gradient Descent: đi theo hướng dốc nhất để tìm điểm loss nhỏ nhất Gradient Descent là thuật toán tối ưu hóa...
Đọc tiếp →
Dropout (Bỏ Qua Neuron) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Về Kỹ Thuật Regularization Trong AI
Dropout Là Gì? Dropout ‘tắt’ ngẫu nhiên neuron, buộc mạng học phân tán thay vì ỷ lại Dropout là một kỹ thuật regularization trong deep...
Đọc tiếp →