Vectorized Linear Regression and Loss Functions
Bài viết khái quát sự chuyển đổi của hồi quy tuyến tính sang dạng vector hóa, giúp mô hình tính toán nhanh và hiệu quả...
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...
Hàm Mất Mát trong machine learning
tìm hiểu về Hàm Mất Mát (Loss function) trong học máy (machine learning)
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 – 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...
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...
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...