khám phá thế giới ai

  1. atblue

    Bài 5: Công cụ và thư viện phổ biến trong ML/DL – Nên học cái gì trước?

    Khi mới bắt đầu học Machine Learning hoặc Deep Learning, một trong những câu hỏi thường gặp là: “Nên dùng thư viện nào?”, “Nên học công cụ nào trước?”, “Dùng Python hay R?”. Thực tế là có rất nhiều lựa chọn, nhưng bạn không cần học tất cả một lúc. Bài viết này sẽ giúp bạn chọn đúng công cụ để...
  2. atblue

    Bài 4: Deep Learning là gì? Hiểu về mạng nơ-ron nhân tạo và các biến thể phổ biến

    Deep Learning (học sâu) là một trong những chủ đề "nóng" nhất trong lĩnh vực AI hiện nay, đứng sau những bước tiến vượt bậc như xe tự lái, nhận diện khuôn mặt, phiên dịch thời gian thực hay tạo nội dung bằng trí tuệ nhân tạo. Vậy Deep Learning thực chất là gì? Tại sao nó lại mạnh mẽ đến vậy? Và...
  3. atblue

    Bài 3: Từ dữ liệu đến mô hình - Quy trình phát triển một hệ thống Machine Learning

    Một trong những lầm tưởng phổ biến khi mới bước vào thế giới Machine Learning là nghĩ rằng chỉ cần chọn đúng thuật toán là sẽ có mô hình hiệu quả. Thực tế, thuật toán chỉ là một phần nhỏ. Thành công của một dự án ML phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu, cách xử lý dữ liệu, và quy trình phát triển...
  4. atblue

    Bài 2: Các loại học trong Machine Learning - Supervised, Unsupervised và Reinforcement Learning

    Sau khi đã hiểu rõ Machine Learning là gì và vai trò của nó trong AI, điều quan trọng tiếp theo là nắm được các hình thức học chính trong ML. Mỗi loại học sẽ phù hợp với một kiểu bài toán và loại dữ liệu khác nhau. Việc chọn đúng hình thức học là bước khởi đầu then chốt để xây dựng một mô hình...
  5. atblue

    Bài 1: AI, Machine Learning và Deep Learning - Hiểu rõ sự khác biệt

    Trong vài năm trở lại đây, các khái niệm như Trí tuệ nhân tạo (AI), Machine Learning (ML), và Deep Learning (DL) xuất hiện ngày càng nhiều trên các phương tiện truyền thông, diễn đàn công nghệ, và cả trong tuyển dụng. Tuy nhiên, không ít người vẫn nhầm lẫn hoặc chưa thực sự hiểu rõ ba khái niệm...
Back
Top Bottom