Linear Regression, Data Version Control, FEAST & Explainable AI (LIME & ANCHOR)
Linear Regression Motivation — Vì sao chúng ta cần Linear Regression? 🧩 Câu chuyện bắt đầu Giả sử bạn là một nhà phân...
MLOps: Kết hợp DVC cho quản lý dữ liệu và Feast cho Feature Store
Bài viết giới thiệu Data Version Control (DVC) – công cụ giúp quản lý dữ liệu, mô hình và pipeline trong dự án Machine...
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,...
Hiểu về Vector hóa trong Hồi quy Tuyến tính
Bài viết giải thích vector hóa (vectorization) - khái niệm then chốt trong ML, bắt đầu từ công thức hồi quy tuyến tính...
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...
Hồi Quy Tuyến Tính Qua Góc Nhìn Của Gradient Descent
Hồi quy tuyến tính (Linear Regression) dự đoán giá trị đầu ra dựa trên quan hệ tuyến tính 𝑦 = 𝑤 𝑥 + 𝑏 y=wx+b....
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