Hướng dẫn Machine Learning

Tìm hiểu phân loại zero-shot là gì, cách hoạt động bên trong với mô hình NLI, so sánh với few-shot và tinh chỉnh, và cách áp dụng với Hugging Face Transformers.

Xem cách một pipeline MLOps đầu-cuối dự đoán kết quả World Cup 2026, từ huấn luyện lại tự động và DVC đến mô phỏng Monte Carlo 10.000 lần cho nhánh đấu.

Tìm hiểu cách thuật toán Apriori hoạt động, các khái niệm chính và cách sử dụng hiệu quả để phân tích dữ liệu và ra quyết định.

Tìm hiểu các kỹ thuật, ứng dụng và công cụ data augmentation cùng hướng dẫn thực hành với TensorFlow và Keras.

Tìm hiểu cách triển khai DBSCAN, hiểu các tham số chính của nó và khám phá thời điểm tận dụng những điểm mạnh độc đáo trong các dự án khoa học dữ liệu của bạn.

Hướng dẫn tìm hiểu và triển khai thuật toán tìm kiếm A* trong Python. Xem cách tạo giải pháp hiệu quả cho các bài toán tìm kiếm phức tạp với ví dụ mã thực tế. Tìm hiểu các chiến lược tối ưu dùng trong môi trường sản xuất.

Tìm hiểu Explainable AI (XAI) và cách xây dựng niềm tin vào hệ thống AI với LIME và SHAP để diễn giải mô hình. Hiểu tầm quan trọng của minh bạch và công bằng trong các quyết định do AI dẫn dắt.

Học kỹ thuật đặc trưng với hướng dẫn thực hành này. Khám phá các kỹ thuật như mã hóa, chuẩn hóa và xử lý giá trị khuyết trong Python.

Tìm hiểu chi tiết cơ chế hoạt động bên trong của gradient boosting mà không cần đau đầu vì toán học, và cách tinh chỉnh các siêu tham số của thuật toán.

Tìm hiểu về thuật toán học tăng cường không mô hình phổ biến nhất với hướng dẫn Python.

Các mô hình học máy rất mạnh mẽ nhưng khó diễn giải. Tuy nhiên, giá trị SHAP có thể giúp bạn hiểu cách các đặc trưng của mô hình tác động đến dự đoán.

Bài viết này trình bày cách và thời điểm sử dụng phân loại k-nearest neighbors với scikit-learn. Tập trung vào khái niệm, quy trình và ví dụ. Chúng tôi cũng đề cập đến các phép đo khoảng cách và cách chọn giá trị k tốt nhất bằng xác thực chéo.