#xgboost

Forecasting Ghana’s Cocoa Producer Prices to 2035: Can Machine Learning Outperform Traditional Forecasting Methods?

Nghiên cứu so sánh khả năng dự báo giá cacao của Ghana đến năm 2035 giữa Machine Learning và phương pháp truyền thống. Các nhà nghiên cứu sử dụng bộ dữ liệu 20 năm về giá cacao, tỷ giá hối đoái, sản lượng và các yếu tố cạnh tranh để đào tạo các mô hình ARIMA, Random Forest và LSTM. Kết quả cho thấy mô hình Random Forest đạt độ chính xác MAPE 12.3%, vượt trội hơn ARIMA truyền thống (MAPE 18.7%). Điều này chứng tỏ Machine Learning có thể cung cấp dự báo giá nông sản đáng tin cậy hơn cho các nhà hoạch định chính sách và nông dân.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách áp dụng machine learning để dự báo giá nông sản với độ chính xác vượt trội phương pháp truyền thống.

How ML Decides the Next Best Action: Building a Recommendation System at Scale

Các hệ thống recommendation tại scale phải xử lý hàng triệu tương tác người dùng mỗi ngày để đưa ra quyết định cá nhân hóa. Các kỹ thuật như collaborative filtering và deep learning models giúp dự đoán hành vi người dùng dựa trên lịch sử click-through rate (CTR) khoảng 1-3%. Hệ thống này kết hợp online learning với reinforcement learning để tối ưu hóa A/B testing và maximize conversion rate. Bài viết chia sẻ cách Facebook sử dụng Prophet để dự báo xu hướng và Apache Kafka để xử lý luồng dữ liệu realtime. Các kỹ thuật xử lý data skew và cold start problem rất đáng học hỏi cho ai xây dựng hệ thống recommendation quy mô lớn.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách xây dựng hệ thống đề xuất quy mô lớn từ dữ liệu tương tác thực tế.

I presented Inka khipus at EEML. The school covered everything. The next model cannot be a vector.

I presented Inka khipus at EEML. The school covered everything. The next model cannot be a vector. Accepted in Cetinje with a scientific poster on machine learning over the Open Khipu Repository …

XGBoost from Scratch

XGBoost from Scratch Decision trees are algorithms that can be used to make predictions based on a series of decisions. For example, if you wanted to predict whether someone was more likely to eat …

I Trained Six Models for Fraud Detection, and the Best One Isn't in Production

What a final-year project taught me about the gap between evaluation metrics and production decisions