SHAP - Giải Mã Hộp Đen AI Cho Dữ Liệu Bảng
Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo ngày càng phát triển, nhu cầu hiểu và giải thích các quyết định của mô hình machine...
Ứng dụng Giải thuật Di truyền (Genetic Algorithm - GA) vào một bài toán cụ thể
GA là phương pháp tối ưu hóa ngẫu nhiên mô phỏng tiến hóa tự nhiên, hoạt động trên quần thể cá thể qua các bước...
Giải thuật Di truyền (Genetic Algorithm): Tối ưu hóa mô phỏng Tiến hóa
Giải thuật Di truyền (GA) là phương pháp tối ưu hóa dựa trên tiến hóa tự nhiên, hoạt động bằng cách duy trì quần thể...
SHAP: Giải Mã Hộp Đen AI Bằng Lý Thuyết Trò Chơi
Bài viết giải thích cách SHAP (SHapley Additive exPlanations) giúp “giải mã hộp đen AI” bằng lý thuyết trò chơi. Dựa...
MLOps Toàn Diện Trên AWS: Xây Dựng Pipeline Với EC2, S3, ECR và ECS
Bài blog giới thiệu về MLOps - các nguyên tắc kết hợp DevOps với vòng đời Machine Learning. Nó hướng dẫn xây dựng...
Ứng dụng Linear Regression & Chuẩn hóa dữ liệu trong Thực tế
Linear Regression kết hợp vectorization để tính toán hiệu quả, chuẩn hóa dữ liệu giúp hội tụ nhanh, Huber Loss xử lý...
Feature Store: Trụ cột giải quyết Training–Serving Skew trong MLOps
Feature Store: Trụ cột giải quyết Training–Serving Skew trong MLOps I. Giới thiệu: Thách thức cốt lõi trong Machine...
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,...
Linear Regression Exercise & Data Normalization
Bài học giới thiệu Linear Regression – mô hình dự đoán giá trị liên tục trong Machine Learning. Sử dụng công thức...