Bài viết về Machine Learning

MLOps là cầu nối biến một mô hình chạy được trong notebook thành một hệ thống vận hành ổn định trong sản xuất — qua triển khai, giám sát, độ trôi và tái huấn luyện. MLOps Concepts của DataCamp là khóa tốt nhất để bắt đầu — dưới đây là toàn bộ bảng xếp hạng các khóa MLOps bạn có thể bắt đầu trong năm nay.

Tìm hiểu cách khoa học dữ liệu được sử dụng để phân tích cảm xúc của khách hàng và mang lại những thông tin chuyên sâu giúp tối ưu hóa bán hàng.

Tìm hiểu cách khoa học dữ liệu được triển khai trong lĩnh vực ngân hàng bằng cách khám phá một trong những trường hợp sử dụng phổ biến nhất: phát hiện gian lận.

Tìm hiểu cách sử dụng các mô hình máy học Python để dự đoán tỷ lệ rời bỏ khách hàng, chuyển đổi dữ liệu marketing thành những insight hữu ích.

Quên thảm khốc khiến học liên tục trở nên khó khăn. Xem cách Học Lồng Ghép dùng nhiều thang thời gian để giữ kiến thức cũ trong khi học tác vụ mới.

Khám phá năm thuật toán phân cụm học không giám sát chủ chốt — K-Means, DBSCAN, MeanShift, Phân cấp và BIRCH — cùng các ứng dụng kinh doanh và một co

Bạn đang nghĩ đến việc xây dựng sự nghiệp trong MLOps và cân nhắc con đường trở thành kỹ sư MLOps? Đây là hướng dẫn lộ trình MLOps hoàn hảo dành cho bạn.

Tìm hiểu học máy lượng tử là gì, cách tính toán lượng tử có thể tăng tốc tác vụ học máy, và tình hình thực tế của lĩnh vực này hiện nay.

SafeTensors đã gia nhập PyTorch Foundation vào tháng 4/2026 với vai trò định dạng checkpoint mặc định trên Hugging Face Hub. Đây là cách cấu trúc header - data giúp việc tải mô hình an toàn.

Chuẩn bị cho phỏng vấn Databricks. Nhận câu trả lời chuyên sâu về Delta Lake, Unity Catalog, Spark, triển khai ML và Kiến trúc Medallion.

Học bán giám sát huấn luyện mô hình trên dữ liệu pha trộn giữa có nhãn và không nhãn, cắt giảm chi phí gắn nhãn đồng thời cải thiện độ chính xác trên các tác vụ như phân loại ảnh, phân tích văn bản và chẩn đoán y khoa.

Tìm hiểu về phân loại trong machine learning: khái niệm, ứng dụng, và một số ví dụ về thuật toán phân loại.