Tổng hợp 25 khái niệm AI & Machine Learning trong 10 phút

Trong video này mình xin tổng hợp 25 khái niệm & thuật ngữ cơ bản & phổ biến nhất trong AI/Machine Learning. Video này hướng đến các bạn đang muốn hệ thống hóa lại kiến thức, cũng như đang chuẩn bị cho những vòng phỏng vấn các vị trí như Data Scientist hay ML engineer
Trang web chính của mình: www.viet-it.com/
Hiện tại mình đang mở các khóa học:
Tổng hợp các kiến thức Toán dành cho Data Science/Machine Learning/Deep Learning
Python cơ bản và AI/Machine Learning/Python cơ bản
Data Science/Machine Learning/Python nâng cao
Deep Learning for Computer Vision cơ bản
Deep Learning for Computer Vision chuyên sâu
Các bạn quan tâm đến lớp học của mình, có thể liên hệ qua Zalo: [phone]
Github profile: github.com/uvi...
Linkedin profile: / vietnguyen-tum
Email: [e-mail]
Fanpage: / vietai4all
Facebook: / vietnh91
Zalo: [phone]
#vietnguyen #vietnguyenai #ai #machinelearning
Mình tên là Việt. Hiện tại mình đang sinh sống và làm việc tại Berlin, Đức. Mình là Senior AI engineer (kĩ sư trí tuệ nhân tạo). Công ty của mình hoạt động về lĩnh vực thể thao, cụ thể là sport streaming. Mình tốt nghiệp đại học ngành CNTT tại đại học Bách Khoa Hà Nội, rồi sau đó mình học tiếp lên thạc sĩ tại đại học kĩ thuật Munich, chuyên ngành trí tuệ nhân tạo và robot. Mình đã làm việc trong lĩnh vực AI được 7 năm rồi. Mình mong rằng qua kênh youtube này, mình có thể chia sẽ với các bạn kinh nghiệm cũng như kiến thức về CNTT nói chung cũng như AI nói riêng

[@DoVanThuanB]

anh ơi cho em hỏi, như anh nói về bệnh ung thư thì có thể có tới 99% là bệnh và chỉ có 1% là không bệnh, vậy chúng ta có nên oversampling hay undersampling không anh, hay chúng ta chỉ nên tập trung vào mô hình để làm sao hạn chế mất mát dữ liệu và học được các đặc trưng nhiều nhất vậy anh.

[@vietnh1009]

balance data trong trường hợp này là gần như bắt buộc rồi em ạ (oversample class bị bệnh và undersample class khỏe). Ý thứ 2 của em thì chung chung quá em ạ

[@DoVanThuanB]

@@vietnh1009 dạ em cảm ơn anh, vậy mình vẫn có thể balance data trong trường hợp dữ liệu hiển nhiên bị mất cân bằng đúng không anh.

[@hanabi1947]

5:06 hơi ồm nhẹ ở mic anh ạ