🧠 Giải thích tất cả các loại hàm trong Machine Learning & Deep Learning trong 20 phút
-Tác giả: Viet Nguyen - Senior AI Engineer
-Facebook: "https://www.facebook.com/vietnh1009"
Hi các bạn,
Với các bạn đang theo học các chuyên ngành về AI, Machine Learning cũng như Deep Learning, chắc hẳn các bạn đã từng 1 vài lần nghe đến những thuật ngữ như Loss function, Evaluation function, Embedding function hay Optimization function. Chúng là 1 vài trong số 8 hàm phổ biến, được sử dụng nhiều và có ảnh hưởng lớn đến các thuật toán cũng như mô hình tính toán trong AI, bao gồm:
- Loss function
- Evaluation function
- Activation function
- Optimization function
- Regularization function
- Distance function
- Embedding function
- Kernel function
Nắm được công dụng cũng như cách thức hoạt động của 8 hàm này sẽ giúp quá trình học và làm trong lĩnh vực AI của các bạn trở nên đơn giản hơn rất nhiều.
Trong tutorial này, mình sẽ tổng hợp và giải thích tất cả 8 hàm này theo cách đơn giản, ngắn gọn & trực quan, để cả những bạn trái ngành, chưa từng tiếp xúc với AI bao giờ cũng có thể hiểu. Mình cũng sẽ chỉ đề cập đến các công thức toán học cơ bản mà ai cũng có thể hiểu, những công thức phức tạp mình sẽ không đề cập đến. Mỗi hàm đều có các ví dụ đi kèm để các bạn dễ hình dung.
Mình hy vọng tutorial này có ích cho những bạn đang muốn tìm hiểu về AI/Machine Learning/Deep Learning cũng như những bạn đang muốn hệ thống hóa lại kiến thức cơ bản trong Machine Learning