Activation Function Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Activation Function Là Gì? Activation Function (hàm kích hoạt) là một hàm toán học được áp dụng lên output của mỗi neuron trong mạng neural....
Đọc tiếp → 
Stochastic Gradient Descent (SGD) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Stochastic Gradient Descent Là Gì? Stochastic Gradient Descent (SGD) là phiên bản cải tiến của Gradient Descent, trong đó thay vì tính toán gradient trên...
Đọc tiếp →
Bagging vs Boosting Là Gì? Khác Biệt và Khi Nào Dùng
Khi bắt đầu học Machine Learning, mình đã rất nhầm lẫn giữa Bagging và Boosting. Hai cái này nghe giống nhau, đều kết hợp nhiều...
Đọc tiếp →
Corrective RAG (CRAG) Là Gì? Kỹ Thuật Kiểm Tra Tài Liệu Giúp RAG Bớt Sai
Corrective RAG Là Gì? Corrective RAG (CRAG) là một kỹ thuật sửa lỗi cho hệ thống RAG: trước khi đưa tài liệu cho AI đọc,...
Đọc tiếp →
Self-RAG Là Gì? Kỹ Thuật RAG Tự Phản Tự Kiểm Tra Trước Khi Trả Lời
Self-RAG Là Gì? Self-RAG (Self-Reflective Retrieval-Augmented Generation) là phiên bản RAG mà model AI tự quyết định khi nào cần tra tài liệu, tự kiểm...
Đọc tiếp →
Cross-Validation (Kiểm Định Chéo) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Nếu bạn từng train một model AI và tự hỏi “liệu model này có hoạt động tốt trên dữ liệu mới hay không?”, thì Cross-Validation...
Đọc tiếp →
Regularization Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Regularization Là Gì? Regularization trong machine learning: đường cong khớp dữ liệu đơn giản Regularization (chuẩn hóa) là tập hợp các kỹ thuật giúp mô...
Đọc tiếp →
Gradient Clipping Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Gradient Clipping Là Gì? Gradient Clipping – giới hạn gradient khi huấn luyện neural network Gradient Clipping là kỹ thuật giới hạn giá trị gradient...
Đọc tiếp →
Temperature Scaling Là Gì? Hiệu Chỉnh Mô Hình AI Đơn Giản Nhưng Hiệu Quả
Temperature Scaling Là Gì? Temperature Scaling – kỹ thuật hiệu chỉnh độ tin cậy mô hình AI Temperature Scaling là một kỹ thuật hiệu chỉnh...
Đọc tiếp →