Linear Regression: Tổng Quan Về Hồi Quy Tuyến Tính
Bạn có bao giờ tự hỏi làm thế nào các hệ thống AI có thể dự đoán giá nhà hoặc doanh số bán hàng trong tương lai không?...
Linear Regression – Từ Cơ Sở Lý Thuyết Đến Thực Hành Ứng Dụng
Bài viết giới thiệu Linear Regression – mô hình nền tảng trong Machine Learning. Nội dung bao gồm công thức tuyến tính,...
Hành Trình Toàn Diện Trong Thế Giới AI: Từ Tối Ưu Hóa Đến Vận Hành Xuất Sắc
📚 Module 5 - Tuần 01 & 02 Chia sẻ ba trụ cột cốt lõi trong AI: 🔹 Gradient Descent: Các hàm mất mát, chuẩn hóa dữ...
XAI: LIME và ANCHOR
Bài viết giới thiệu về XAI (eXplainable AI) và hai thuật toán giải thích cục bộ phổ biến là LIME và ANCHOR. LIME tạo...
Data Version Control (DVC) trong MLOps
DVC là công cụ mã nguồn mở giúp quản lý dữ liệu, mô hình và pipeline trong MLOps. Nó giải quyết vấn đề đồng bộ dữ liệu,...
Explainable AI - LIME và ANCHOR
Bài viết về nguyên tắc hoạt động của LIME và ANCHOR của nhóm CONQ041 được viết bởi 2 thành viên là Lê Quang Minh Khoa...
Advanced Loss Functions for Linear Regression
Bài viết trình bày một cách toàn diện về việc xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính hiệu quả, bắt đầu từ các khái niệm cơ...
Projects on Linear Regression
Bài viết tóm tắt 2 buổi projects về linear regression của 2 tuần đầu module 05
Vectorization of Linear regression
Để tăng tốc quá trình tính toán linear regression trong trường hợp nhiều samples, features thì việc chuyển thành...
Loss function for Linear Regression and Normalization, Regularization
Bài viết tóm tắt về hàm mất mát của phương trình hồi quy tuyến tính bao gồm MAE, MSE và Huber Loss. Bên cạnh đó có thể...
XAI - Phần 1: Lime và Anchor
Tóm tắt nội dung về giải thuật Lime và Anchor trong xAI mục đích giải thích nguyên lý hoạt động của các giải thuật...
Feature Store trong MLOps – Hiện Thực Hóa Với Feast
Trong hệ thống MLOps, việc duy trì tính nhất quán giữa môi trường huấn luyện và phục vụ là thách thức lớn, dễ gây ra...