Data Science Tutorials

Tìm hiểu tự cải thiện đệ quy trong AI nghĩa là gì, cách các hệ thống AI có thể giúp phát triển AI tốt hơn, mức độ mô hình ngày nay tiến gần tới RSI, và vì sao khái niệm này quan trọng đối với năng lực và an toàn AI.

Học tăng cường sâu kết hợp vòng lặp thử-sai của học tăng cường với các mạng nơ-ron có khả năng khái quát hóa trên không gian trạng thái khổng lồ.

Tìm hiểu cách xóa định dạng trong Excel bằng công cụ Clear Formats, phím tắt và các phương pháp khác mà vẫn giữ nguyên dữ liệu.

Tìm hiểu sự khác nhau giữa biến ngoại sinh và nội sinh, vì sao nội sinh quan trọng đối với suy luận nhân quả và hồi quy, và cách xác định cùng xử lý các biến nội sinh.

Làm theo hướng dẫn GPT-Live-1 API để xây trợ lý học tập bằng giọng nói full-duplex với WebRTC trên trình duyệt, ủy thác backend, tìm kiếm web, và hành động đã xác nhận.

Khám phá cách tương quan thứ hạng Spearman nắm bắt các mối quan hệ cong, chững lại, hoặc thay đổi tốc độ thay vì đi theo đường thẳng. Học cách tính, diễn giải và áp dụng trong Python, R và Excel.

Học máy nhân quả kết hợp ML với suy luận nhân quả để vượt qua dự đoán và ước tính điều gì xảy ra khi bạn can thiệp. Bài viết này bao quát các khái niệm cốt lõi, phương pháp, công cụ Python và lỗi thường gặp.

Hướng dẫn thực tiễn rà soát pull request Python cho khoa học dữ liệu với Claude Code, GitHub và ultrareview.

Giảm mức dùng token bằng cách cắt bớt bloat ngữ cảnh, nhiễu terminal, phản hồi dài dòng và code over-engineered với các công cụ nhẹ tối ưu hoá quy trình tác nhân viết mã một cách tự động.

Tìm hiểu ma trận mở rộng là gì, cách nó biểu diễn hệ phương trình và cách dùng các phép biến đổi hàng để giải.

Tìm hiểu cách tổ chức công việc theo danh mục bằng Node.js và MongoDB. Xây dựng REST API với các endpoint tạo, liệt kê, lấy, cập nhật, xóa và bộ lọc theo danh mục.

Tìm hiểu biểu đồ phần dư là gì, cách diễn giải các mẫu thường gặp, và cách biểu đồ phần dư giúp phát hiện phi tuyến, phương sai không đồng nhất, ngoại lệ và các vấn đề hồi quy khác.