Hướng dẫn Machine Learning

Học tự giám sát huấn luyện mô hình tự rút ra giám sát từ văn bản, hình ảnh, âm thanh và video không gán nhãn, dùng các kỹ thuật như học tương phản, mô hình hóa che mặt và dự đoán tự hồi quy để xây nên các biểu diễn đứng sau các mô hình ngôn ngữ, thị giác và đa phương thức ngày nay.

Khám phá kiến trúc của Transformers, những mô hình đã cách mạng hóa xử lý dữ liệu thông qua cơ chế self-attention.

Tổng quan thực tiễn về học tương phản — cách mô hình học bằng cách so sánh ví dụ tương tự và không tương tự, các hàm mất mát và phương pháp đằng sau, và cách triển khai trong PyTorch.

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

Tìm hiểu về hồi quy tuyến tính, mục đích của nó và cách triển khai bằng thư viện scikit-learn. Bao gồm các ví dụ thực tiễn.

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

Cách hoạt động của hồi quy rừng ngẫu nhiên, nơi nó thất bại, và cách đánh giá, tinh chỉnh, cũng như diễn giải. Bao gồm triển khai Python và khung so sánh mô hình.

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.

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.