Data Science Tutorials

Tìm hiểu cách các xấp xỉ đa thức vận hành gradient descent, XGBoost và các hàm máy tính của bạn tính mỗi ngày.

Tìm hiểu cách sử dụng phân tích hội thoại, tính năng mới nhất của BigQuery Studio do Gemini hỗ trợ, để xây dựng các tác vụ dữ liệu thông minh với truy vấn ngôn ngữ tự nhiên.

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.

Mở đầu thực tiễn về phương trình vi phân, bao quát các kiểu cốt lõi, phân loại, phương pháp giải tích và số, cùng vai trò thực tế của chúng trong gradient descent, hồi quy và mô hình chuỗi thời gian.

Tìm hiểu cách dùng Name Manager của Excel để tạo, chỉnh sửa, xóa vùng được đặt tên và viết công thức gọn gàng, dễ bảo trì hơn.

Hướng dẫn thực hành về cấp số nhân bao quát công thức tổng hữu hạn và vô hạn, điều kiện hội tụ, và các ứng dụng thực tế trong tài chính, vật lý và khoa học máy tính.

Khám phá các công thức đơn giản, hàm Excel hiện đại và công cụ AI mới để đếm số từ trong Excel.

Phương pháp Newton là thuật toán tìm nghiệm lặp sử dụng xấp xỉ tiếp tuyến để tiến gần lời giải cho các phương trình không có đáp án dạng đóng.

Mann-Whitney U là kiểm định phi tham số dựa trên thứ hạng để so sánh hai nhóm độc lập khi dữ liệu không đáp ứng giả định chuẩn của t-test.

Tìm hiểu hàm mục tiêu là gì, cách hoạt động trong tối ưu hóa và machine learning, và cách định nghĩa, diễn giải với các ví dụ thực tế.

Thành thạo phép tính thời gian trong Excel. Áp dụng công thức sẵn dùng trực tiếp cho dữ liệu của bạn.

GELU là hàm kích hoạt mượt, có tính xác suất, vượt trội hơn các lựa chọn đơn giản như ReLU trong các kiến trúc học sâu, và đã trở thành mặc định trong các mô hình transformer như BERT và GPT.