Weekly Study - Data Science, Machine Learning, AI & Analytics

Bạn có muốn học về và xây dựng các mô hình Machine Learning không? Hãy bắt đầu học ngay hôm nay với 5 khóa học miễn phí dưới đây. Machine Learning đang trở nên ngày càng phổ biến trong lĩnh vực dữ liệu. Tuy nhiên, có một quan niệm rằng để trở thành một kỹ sư Machine Learning, bạn cần phải có bằng cấp cao. Nhưng điều này không hoàn toàn đúng. Vì kỹ năng và kinh nghiệm luôn quan trọng hơn bằng cấp. Nếu bạn đang đọc bài này, có lẽ bạn mới bắt đầu trong lĩnh vực dữ liệu và muốn trở thành một kỹ sư …

Python là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất được sử dụng trong lĩnh vực học máy.  Những gã khổng lồ công nghệ như Spotify, Amazon,...  phụ thuộc rất nhiều vào Python để hỗ trợ các hoạt động máy học của họ và xây dựng các sản phẩm hiệu quả hơn. Netflix sử dụng Python để tạo và quản lý các thuật toán đề xuất, thuật toán cá nhân hóa và thuật toán tiếp thị. Từ chế tạo robot đến máy học, nhiều khoản đầu tư vào AI của Google cũng phụ thuộc vào Python. Nếu bạn muốn tìm hiểu cách áp dụ…

Lưu ý:  Các khóa học Coursera được đề cập trong bài viết này có thể được truy cập miễn phí, nghĩa là bạn có quyền truy cập vào tất cả nội dung khóa học mà không mất bất kỳ chi phí nào. Lập trình Lập trình là một phần thiết yếu trong hành trình khoa học dữ liệu của bạn. Nếu bạn biết cách viết mã bằng R, Python hoặc Julia, bạn sẽ khá dễ dàng chuyển các thuật toán thành các hàm. Hơn nữa, bạn sẽ học các kỹ thuật tốt hơn để tạo báo cáo chương trình hoặc dữ liệu.  Tôi thực sự khuyên bạn nên bắt đầu …

Năm 2022 chứng kiến ​​nhiều người đón nhận AI hơn. Đáng chú ý nhất là các mô hình chuyển văn bản thành hình ảnh (nghệ thuật AI) trở nên cực kỳ phổ biến. Các công cụ tìm kiếm đã được hoán đổi cho các chatbot tinh vi như ChatGPT. Với các lựa chọn thay thế mã nguồn mở như PaLM + RLHF sắp ra mắt, AI và học máy sẽ trở nên dễ tiếp cận hơn đối với các nhà phát triển mới. Tuy nhiên, trở thành một kỹ sư máy học thực sự đòi hỏi nhiều kỹ năng hơn là chỉ viết kịch bản hoặc viết mã. Đây hiện là một tron…

Rõ ràng là các nhóm ML đang phát triển các mô hình hoặc thuật toán mới mong đợi rằng hiệu suất của mô hình trên dữ liệu thử nghiệm sẽ là tối ưu.  Nhưng nhiều lần điều đó không xảy ra. Có thể có nhiều lý do, nhưng thủ phạm hàng đầu là: Không có đủ dữ liệu Dữ liệu kém chất lượng Overfitting Underfitting Lựa chọn thuật toán không phù hợp Điều chỉnh siêu tham số Độ lệch trong tập dữ liệu Danh sách trên không phải là đầy đủ. Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về quy trình có thể giải quyết n…