Data Science Tutorials

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 lần cho nhánh đấu.

Ước lượng mật độ nhân là một phương pháp phi tham số để ước lượng hình dạng của phân phối dữ liệu mà không giả định mô hình cố định. Tìm hiểu công thức, cách chọn băng thông, và triển khai thực hành trong Python và R.

Hướng dẫn thực tế về các giả định của hồi quy logistic, các chẩn đoán phát hiện vi phạm trong Python và R, và lựa chọn thay thế khi giả định không giữ.

Hướng dẫn thực hành về hồi quy spline, bao gồm cách các đa thức theo đoạn và nút mô hình hóa quan hệ phi tuyến, các loại spline chính, và cách khớp chúng trong Python và R.

Hướng dẫn chi tiết về overfitting và underfitting trong học máy, gồm cách nhận diện từng chế độ lỗi, vì sao xảy ra, và cách khắc phục thông qua đánh đổi bias-variance.

Hướng dẫn thực tiễn về GLM - chúng là gì, cách ba thành phần phối hợp với nhau, và cách fit cùng diễn giải trong Python và R.

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.

Gradient clipping là một chỉnh sửa một dòng trong huấn luyện giúp ngăn gradient bùng nổ phá hỏng quá trình huấn luyện mạng nơ-ron sâu. Hướng dẫn này trình bày cách hoạt động, hai phương pháp clipping chính, cách chọn ngưỡng và triển khai trong PyTorch và TensorFlow.

Hướng dẫn về Markov Chain Monte Carlo — bao gồm cách hoạt động, lý do sử dụng, các thuật toán phổ biến và cách áp dụng bằng Python cho suy luận Bayes.

Xây dựng một bầy tác nhân CrewAI với Gemini 3.5 Flash, tìm kiếm web trực tiếp bằng Olostep, và phân cấp ủy nhiệm tác vụ cho quy trình nghiên cứu và viết đa tác nhân.

Tìm hiểu cách xóa phần tử khỏi list trong Python. Làm quen với các phương thức như remove(), pop() và del để quản lý list.

Đọc hướng dẫn từng bước dành cho người mới bắt đầu sử dụng Terraform và tìm hiểu cách tự động hóa, quản lý hạ tầng Azure, AWS và Google Cloud của bạn một cách hiệu quả.