Hướng dẫn Machine Learning

Nắm bắt insight và thực tiễn tốt nhất về AI và machine learning, nâng cao kỹ năng và xây dựng văn hóa dữ liệu. Tìm hiểu cách khai thác tối đa các mô hình machine learning với các hướng dẫn của chúng tôi.

Chủ đề khác:

Đào tạo từ 2 người trở lên?Hãy thử DataCamp for Business

Hướng dẫn Mạng Nơ-ron Hồi quy (RNN)

Tìm hiểu về mô hình học sâu phổ biến nhất RNN và thực hành bằng cách xây dựng bộ dự đoán giá cổ phiếu MasterCard.

Abid Ali Awan

5 tháng 6, 2026

Hướng dẫn sử dụng XGBoost trong Python

Khám phá sức mạnh của XGBoost, một trong những framework machine learning phổ biến nhất với các nhà khoa học dữ liệu, qua hướng dẫn từng bước bằng Python này.

Bekhruz Tuychiev

5 tháng 6, 2026

Web Scraping bằng Python (và Beautiful Soup)

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học cách trích xuất dữ liệu từ web, thao tác và làm sạch dữ liệu bằng thư viện Pandas của Python, và trực quan hóa dữ liệu bằng thư viện Matplotlib của Python.

Sicelo Masango

5 tháng 6, 2026

Tìm hiểu Data Drift và Model Drift: Phát hiện drift bằng Python

Vượt qua rủi ro model drift và khám phá hướng dẫn thực hành về giám sát data drift.

Moez Ali

25 tháng 5, 2026

Giải thích Kernel Trick: Cách SVM học các mẫu phi tuyến

Hướng dẫn khái niệm về kernel trick – nó là gì, cách nó hỗ trợ SVM và các mô hình dựa trên kernel khác, và khi nào nên dùng thay cho các cách tiếp cận mô hình hóa phi tuyến khác.

Dario Radečić

4 tháng 5, 2026

Regularization trong Machine Learning: Giải thích L1, L2 và Elastic Net

Tổng quan thực tế về regularization trong machine learning - nó là gì, hoạt động ra sao, và khi nào dùng L1, L2, Elastic Net để xây dựng mô hình có khả năng khái quát.

Dario Radečić

4 tháng 5, 2026