Precision & Recall Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Precision & Recall Là Gì? Precision và Recall trong machine learning Precision (độ chính xác) và Recall (độ phủ) là hai chỉ số đánh giá...
Đọc tiếp → 
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 →
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 →
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 →
Learning Rate Schedule Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Nếu bạn từng huấn luyện một mô hình AI mà loss dao động loạn nhịp hoặc mãi không chịu giảm, thì khả năng cao vấn...
Đọc tiếp →
Label Noise (Nhiễu Nhãn) Là Gì
Khi huấn luyện AI, ai cũng tập trung vào chọn model, chỉnh siêu tham số, nhưng ít ai để mắt tới một thủ phạm lặng...
Đọc tiếp →
Overfitting Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Về Hiện Tượng Quá Khớp Trong AI
Overfitting Là Gì? Overfitting (quá khớp) là hiện tượng một mô hình AI học quá kỹ dữ liệu huấn luyện, bao gồm cả nhiễu và...
Đọc tiếp →