We Thought We Had Predicted the World Cup.

ML Fundamentals Day 12/30: What Is Overfitting? (And How to Spot It)

Overfitting xảy ra khi mô hình học thuộc lòng dữ liệu huấn luyện thay vì nắm bắt được các pattern tổng quát, dẫn đến hiệu suất kém trên dữ liệu mới.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rõ cách phân biệt và phòng tránh overfitting—lỗi thường gặp trong mô hình ML khiến nó học sai từ dữ liệu huấn luyện, dẫn đến hiệu suất kém trên dữ liệu thực tế, từ đó tối ưu hóa hiệu quả dự án và tránh thất bại trong các dự án AI thực tế.

AI Fundamentals: What is a Neuron?

Mạng nơ-ron nhân tạo được xây dựng từ các đơn vị tính toán đơn giản gọi là neuron. Mỗi neuron nhận đầu vào là các con số, thực hiện vài phép tính toán và trả về kết quả.

Nếu bạn đang học hoặc làm việc với các mô hình AI, bài này sẽ giúp bạn hiểu cơ bản về cấu trúc kiến trúc cơ bản của hệ thống học máy, từ đó hiểu rõ hơn về cách các thuật toán AI hoạt động và xây dựng mô hình hiệu quả hơn.

Book: Artificial Intelligence and the Evolution of Machine Learning

Cuốn sách "Artificial Intelligence and the Evolution of Machine Learning" vừa được xuất bản, đề cập đến sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning).

Nếu bạn đang tìm hiểu về AI và muốn hiểu rõ cách các thuật toán học máy phát triển từ cơ sở lý thuyết đến ứng dụng thực tế, cuốn sách này sẽ là nguồn tư liệu thiết yếu để bạn cập nhật xu hướng và nâng cao kiến thức về các công nghệ tiên tiến nhất trong ngành.

Google Maps Killed The Restaurant Star

Nhà nghiên cứu Lauren Leek phát hiện thuật toán xếp hạng nhà hàng của Google Maps ưu tiên chuỗi cửa hàng, địa điểm đông khách và các vị trí được trả phí, khiến những quán mới hoặc ít tên tuổi khó nổi bật. Cô xây dựng bảng điều khiển công khai sử dụng machine learning để khám phá những quán ẩn mình có chất lượng vượt trội.

Những lập trình viên muốn hiểu cách hệ thống xếp hạng tự động của Google Maps hoạt động, từ đó tìm cách cải thiện hoặc phân tích các cơ chế xếp hạng trong các ứng dụng tương tự để tạo ra giải pháp công bằng và hiệu quả hơn.

How Do We Know If an AI Is Actually Good?

Mọi người thường sử dụng AI hằng ngày nhưng ít ai đặt câu hỏi liệu công nghệ đó có thực sự hoạt động tốt hay không. Bài viết giới thiệu hướng dẫn cơ bản để đánh giá hiệu quả của AI.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách đánh giá hiệu quả của AI không chỉ là tính năng bề ngoài, mà còn bao gồm các yếu tố thực tế như độ chính xác, tính an toàn và khả năng thích ứng trong các ứng dụng thực tế của dự án mình.

Ring-Zero: Scaling Zero RL to a Trillion Parameters

Ring-Zero giới thiệu mô hình suy luận với 1 nghìn tỷ tham số, cho thấy tiềm năng của Zero RL trong việc đơn giản hóa đào tạo, kiểm soát tài nguyên tính toán và đánh giá chất lượng thực tế của các mô hình lớn.

Lập trình viên AI nên đọc bài này để hiểu cách mở rộng mô hình học tự động từ quy mô nhỏ đến hàng nghìn tỷ tham số, giúp giải quyết thách thức về hiệu suất huấn luyện và tính linh hoạt trong xây dựng hệ thống thông minh.

[2607.11938] Mathematics of Data Science

Bài báo arXiv 2607.11938 giới thiệu phần tóm tắt về lĩnh vực "Toán học của Khoa học Dữ …