Ensemble Learning Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Ensemble Learning Là Gì? Ensemble Learning là kỹ thuật kết hợp nhiều mô hình học máy lại với nhau để tạo ra một mô hình...
Đọc tiếp → 
Feature Engineering (Kỹ Thuật Đặc Trưng) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Feature Engineering là một trong những kỹ năng quan trọng nhất trong machine learning, nhưng lại ít được nhắc đến so với việc chọn model...
Đọc tiếp →
PCA (Principal Component Analysis) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Khi làm việc với dữ liệu có hàng trăm cột, bạn sẽ gặp một vấn đề: không thể vẽ đồ thị, không thể phân tích,...
Đọc tiếp →
K-Means Clustering Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
K-Means Clustering là một trong những thuật toán phổ biến nhất trong machine learning thuộc nhóm unsupervised learning (học không giám sát). Nếu bạn từng...
Đọc tiếp →
Random Forest Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Random Forest là một trong những thuật toán machine learning kinh điển nhất, được sử dụng rộng rãi cho cả phân loại và hồi quy....
Đọc tiếp →
Support Vector Machine (SVM) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Support Vector Machine (SVM) Là Gì? SVM tìm siêu phẳng tối ưu phân tách các lớp dữ liệu Support Vector Machine, viết tắt là SVM,...
Đọc tiếp →
ROC Curve và AUC Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
ROC Curve Là Gì? ROC Curve và AUC giúp đánh giá hiệu suất mô hình phân loại nhị phân ROC Curve (Receiver Operating Characteristic) là...
Đọc tiếp →
World Model Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
World Model Là Gì? World Model – mô hình thế giới trong AI World Model (mô hình thế giới) là một hệ thống AI có...
Đọc tiếp →
Reward Model Là Gì? Giải Thích Mô Hình Phần Thưởng Trong AI
Reward Model Là Gì? Reward Model – mô hình phần thưởng trong trí tuệ nhân tạo Reward Model là một mô hình AI được huấn...
Đọc tiếp →