Blog | AI and Data Science Articles

Trong đồ họa thông tin này, bạn sẽ nắm được quy trình làm việc của machine learning trông như thế nào.

Bởi vì dân chủ hóa dữ liệu là sứ mệnh của chúng tôi, hiếm khi chúng tôi làm điều đó một cách tình cờ. Ở đây, chúng tôi bàn về cách điện thoại di động đã cải thiện mạnh mẽ cuộc sống ở các nước đang phát triển, và cách một tính năng được thiết kế để dùng trong năm phút trên tàu điện ngầm đã phát triển thành thứ lớn hơn nhiều, mở rộng đáng kể khả năng tiếp cận giáo dục khoa học dữ liệu.

Chúng tôi đã phỏng vấn ChatGPT để tìm hiểu quan điểm của nó về sự phát triển của các Mô hình Ngôn ngữ Lớn, cách Transformer và GPT-3, GPT-4 hoạt động, và tương lai của những AI này.

Bản thiết kế để nâng mức độ trưởng thành dữ liệu của tổ chức bạn từ phản ứng theo dữ liệu đến mở rộng dữ liệu, tiến bộ về dữ liệu và thông thạo dữ liệu.

Trở thành chuyên gia dữ liệu được Chứng nhận bởi DataCamp đòi hỏi nhiều nỗ lực và chuẩn bị, nhưng đây là cách tuyệt vời để chứng minh với nhà tuyển dụng rằng kỹ năng của bạn đã sẵn sàng cho công việc. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ bật mí cách chuẩn bị và chinh phục Bài thi Thực hành trong Chứng nhận DataCamp

Khám phá cách ActiveMQ và Kafka so sánh, từ chức năng cốt lõi đến hiệu năng. Tìm ra nền tảng nào phù hợp nhất với yêu cầu của bạn.

Là một nhà khoa học dữ liệu, bạn có thể cần cấu hình biến môi trường cho dự án dữ liệu cục bộ hoặc toàn cục, trên một nền tảng. Hướng dẫn này sẽ cho bạn biết mọi điều cần thiết!

Adversarial machine learning (AML) là lĩnh vực nghiên cứu các cuộc tấn công khai thác lỗ hổng trong mô hình học máy và phát triển biện pháp phòng vệ để bảo vệ trước các mối đe doạ này.

Tìm hiểu về Agentic RAG, một mô hình AI kết hợp AI mang tính tác vụ và RAG để tự động truy cập và tạo thông tin.

Xem cách Chế độ Agent biến lời nhắc đơn giản thành quy trình nhiều bước trong Excel, từ làm sạch bảng đến xây dựng báo cáo hoàn chỉnh. Đánh giá độ chính xác với thử nghiệm dữ liệu thực và điểm chuẩn. Áp dụng vibe working để lặp cùng AI và tinh chỉnh kết quả.

Tìm hiểu AGI (Trí tuệ nhân tạo tổng quát) là gì, khác gì so với AI hiện nay, và các thách thức kỹ thuật, kinh tế, đạo đức lớn đang cản trở việc đạt được nó.

Khám phá cách các framework tác nhân AI cho phép quy trình tự chủ, từ thiết lập đơn tác nhân đến điều phối đa tác nhân phức tạp. Tìm hiểu điểm khác biệt, khi nào nên dùng và cách bắt đầu với công cụ thực tế.