Machine Learning

Lộ trình ML từ thuật toán cổ điển (theo 9 nhóm) đến tối ưu bằng gradient descent, rồi học sâu tách 2 nhánh Computer Vision và NLP, nâng cấp lên LLM. Có công thức toán đầy đủ.

25+

Thuật toán

9 nhóm

Phân loại

Math

Có công thức

CV·NLP·LLM

Lộ trình nâng cao

Nền tảng tối ưu

Chuyên sâu

Gradient Descent — vì sao đi ngược đạo hàm?

Giải thích trực giác + chứng minh toán (khai triển Taylor, Cauchy-Schwarz) vì sao cập nhật theo HƯỚNG NGƯỢC gradient; learning rate; các biến thể SGD/Momentum/Adam.

GradientTaylorSGDAdam

9 nhóm thuật toán

Nhóm 1

Hồi quy (Regression)

Linear Regression, Logistic Regression, Stepwise Regression

LinearLogisticStepwise

Nhóm 2

Phân loại (Classification)

Linear Classifier, SVM, Kernel SVM, Sparse Representation (SRC)

SVMKernelSRC

Nhóm 3

Instance-based

k-Nearest Neighbors (kNN), Learning Vector Quantization (LVQ)

kNNLVQ

Nhóm 4

Regularization

Ridge, LASSO, Least-Angle Regression (LARS)

RidgeLASSOLARS

Nhóm 5

Bayesian

Naive Bayes, Gaussian Naive Bayes

BayesNaive Bayes

Nhóm 6

Clustering

k-Means, k-Medians, Expectation Maximization (EM)

k-MeansEM

Nhóm 7

Mạng nơ-ron (ANN)

Perceptron, Softmax Regression, Multi-layer Perceptron, Back-Propagation

PerceptronMLPBackprop

Nhóm 8

Giảm chiều

Principal Component Analysis (PCA), Linear Discriminant Analysis (LDA)

PCALDA

Nhóm 9

Ensemble

Boosting, AdaBoost, Random Forest

BoostingAdaBoostRandomForest

Nâng cao (đang xây dựng)

Pha 2

Computer Vision (CNN, ResNet, HRNet...)

Thị giác máy tính: CNN nền tảng, tiến hóa kiến trúc, ResNet (residual), HRNet (giữ độ phân giải cao), detection & segmentation, và Vision Transformer.

CNNResNetHRNetViT

Pha 3

NLP → LLM

Pha 3 — sắp có

NLPTransformerLLM

3 ý cốt lõi

Tối ưu hàm mất mát

Phần lớn ML = định nghĩa hàm mất mát rồi tối ưu (thường bằng gradient descent).

No Free Lunch

Không có thuật toán tốt nhất tuyệt đối — chọn theo bài toán & dữ liệu.

Deep Learning

Deep learning = ANN nhiều tầng, là nền tảng cho CV, NLP, LLM.