Bài giảng Học máy thống kê: Một dự án máy học bao gồm các bước từ xác định bối cảnh, thu thập và khám phá dữ liệu, đến chuẩn bị, huấn luyện, tinh chỉnh mô hình và cuối cùng là vận hành hệ thống. Đây là kim chỉ nam giúp bạn thực hiện dự án máy học một cách bài bản và hiệu quả. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

Trong học máy, tối ưu hóa là quá trình quan trọng để đạt được hiệu suất cao nhất cho các mô hình. Hai công cụ then chốt trong quá trình này là đạo hàm và vi phân, giúp tính toán gradient và điều hướng tối ưu. Bài viết này tập trung vào vai trò của đạo hàm và vi phân trong Gradient Descent và Backpropagation – hai kỹ thuật quan trọng trong tối ưu hóa học máy.

Bài viết trình bày về cách sử dụng nhiều GPU để huấn luyện mô hình trong học sâu (Deep Learning). Chúng tôi khảo sát các chiến lược học sâu trên mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network – CNN).