Học tăng cường (Reinforcement Learning – RL) là một nhánh của học máy (Machine Learning), trong đó một tác nhân (Agent) học cách đưa ra quyết định tối ưu bằng cách tương tác với môi trường.
1. Giới thiệu
Trong thời đại số, Machine Learning (ML) và Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) không còn là công nghệ dành riêng cho các tập đoàn lớn như Google, Amazon hay Microsoft. Các doanh nghiệp nhỏ và vừa (SMEs) cũng có thể tận dụng AI để cải thiện hiệu suất, tối ưu…
Machine Learning (ML) đang trở thành một công cụ không thể thiếu trong doanh nghiệp hiện đại. Nó giúp tự động hóa quy trình, cải thiện trải nghiệm khách hàng và tạo ra lợi thế cạnh tranh.
Từ các nền tảng thương mại điện tử đến ngân hàng và sản xuất, ML đã chứng minh…
1. Giới Thiệu
Machine Learning (ML) đang cách mạng hóa nhiều lĩnh vực, từ tài chính, y tế đến thương mại điện tử. Tuy nhiên, ML không phải là hoàn hảo – nó có nhiều hạn chế như phụ thuộc vào dữ liệu, thiếu khả năng suy luận, và có thể bị…
AI có thể bị thiên vị (Bias) nếu dữ liệu huấn luyện không cân bằng hoặc bị sai lệch. Điều này có thể dẫn đến quyết định không công bằng khi AI được sử dụng trong các lĩnh vực quan trọng như tài chính, y tế, tuyển dụng và tư pháp.
Máy học (Machine Learning – ML) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép máy tính học từ dữ liệu mà không cần lập trình cụ thể từng quy tắc. Tuy nhiên, ML không phải là vạn năng. Mặc dù nó có thể giải quyết nhiều bài toán phức tạp, nhưng vẫn…
1. Giới Thiệu
Học sâu (Deep Learning) là một nhánh của Machine Learning (Học máy), nơi các mô hình máy tính có thể tự học từ dữ liệu giống như cách con người học hỏi từ kinh nghiệm.
Nếu Machine Learning giúp máy tính học từ dữ liệu có sẵn và đưa…
Khoa học dữ liệu (Data Science) là một lĩnh vực liên ngành kết hợp thống kê, lập trình, trí tuệ nhân tạo (AI) và kinh doanh để trích xuất giá trị từ dữ liệu. Nó giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu (data-driven decisions) thay vì cảm tính.
Dữ liệu (Data) là tập hợp các thông tin, sự kiện, số liệu hoặc quan sát có thể được thu thập, lưu trữ và phân tích. Dữ liệu có thể tồn tại ở nhiều dạng khác nhau, từ con số, văn bản, hình ảnh, âm thanh đến các tín hiệu kỹ thuật số phức tạp.…