Category: Thuật ngữ AI

Full Article: Reinforcement Learning là gì? Reinforcement Learning (học tăng cường) là một kỹ thuật học máy giúp phần mềm tự động đưa ra quyết định để đạt...

Regularization là gì? Regularization là tập hợp các kỹ thuật trong machine learning và deep learning dùng để ngăn chặn mô hình trở nên quá phức tạp, từ...

Quantum Computing là gì? Quantum Computing là lĩnh vực máy tính sử dụng nguyên tắc cơ học lượng tử để giải quyết các vấn đề phức tạp nhanh...

Prompt là gì? Prompt là đoạn văn bản, câu lệnh, câu hỏi hoặc chỉ dẫn mà người dùng nhập vào hệ thống AI để hướng dẫn thực hiện...

Pre-training là gì? Pre-training (đào tạo trước) là quá trình huấn luyện một mô hình học sâu trên các tập dữ liệu lớn để học các mẫu và...

Prescriptive Analytics là gì? Prescriptive Analytics (Phân tích đề xuất) là cấp độ phân tích dữ liệu cao nhất trong bốn giai đoạn chính: Descriptive Analytics, Diagnostic Analytics,...

Predictive Analytics là gì? Predictive Analytics (Phân tích dự đoán) là quá trình sử dụng dữ liệu lịch sử, thuật toán thống kê và kỹ thuật machine learning...

Pattern Recognition là gì? Pattern Recognition là quá trình sử dụng các thuật toán để tự động phát hiện và phân loại các mẫu (patterns) lặp lại trong...

Parameters là gì? Parameters là các biến nội tại bên trong mô hình AI, được học và điều chỉnh tự động trong quá trình huấn luyện. Chúng bao...

Overfitting là gì? Overfitting (Quá khớp) là hiện tượng mô hình học máy học quá kỹ dữ liệu huấn luyện, đến mức ghi nhớ cả nhiễu và chi...