Khám phá thế giới Trí tuệ nhân tạo
Nơi cập nhật những tin tức, kiến thức và chia sẻ mới nhất về AI.
Phân biệt Precision và Recall (hoặc lỗi loại 1 và lỗi loại 2)?
Khi hiểu rõ sự khác biệt giữa Precision và Recall, bạn sẽ biết cách tối ưu hóa mô hình dự đoán hiệu quả hơn. Nhưng liệu bạn đã sẵn sàng khám phá?
Giải thích khái niệm Bias và Variance. Làm sao để cân bằng chúng?
Khám phá sự khác biệt giữa bias và variance, cùng với các chiến lược hiệu quả để đạt được sự cân bằng hoàn hảo cho mô hình học máy của bạn.
Điểm khác biệt giữa L1(Lasso) và L2(Ridge) Regularization là gì?
L1 và L2 Regularization có điểm khác biệt nào trong việc tối ưu hóa mô hình? Khám phá ngay để hiểu rõ hơn về lựa chọn của bạn!
Bạn sẽ xử lý missing data như thế nào?
Áp dụng các phương pháp xử lý missing data có thể làm thay đổi kết quả nghiên cứu; liệu bạn đã biết cách lựa chọn sao cho đúng?
Giải thích sự khác biệt giữa Supervised Learning và Unsupervised Learning?
Giải thích sự khác biệt giữa Học có giám sát (Supervised Learning) và Học không có giám sát (Unsupervised Learning) để hiểu rõ hơn về ứng dụng và tiềm năng của từng phương pháp trong thực tiễn.
Random Forest: Dự đoán chính xác & ổn định
Làm thế nào Random Forest có thể nâng cao độ chính xác và độ tin cậy trong dự đoán? Khám phá những ứng dụng thực tiễn thú vị ngay sau đây.
Decision Tree: Trực quan hóa quyết định với thuật toán Cây quyết định
Đâm chìm trong thế giới cây quyết định, khám phá cách thuật toán này giúp tôi ưu hóa kết quả ra quyết định một cách bất ngờ.
K-nearest Neighbors (KNN): Thuật toán Láng giềng gần trong Machine Learning
Đắm chìm vào thế giới KNN, phương pháp phân loại mạnh mẽ trong machine learning, và khám phá những ứng dụng thú vị của nó!
K-means Clustering: Gom nhóm dữ liệu hiệu quả & Ứng dụng thực tế
Duyệt qua K-means clustering để khám phá cách thức gom nhóm dữ liệu hiệu quả và những thách thức mà phương pháp này đối mặt. Bạn sẽ không thể bỏ lỡ!