Module 6 - Tuần 4: FPT Forecasting Challenge
Dự báo giá cổ phiếu FPT 100 ngày bằng mô hình Hybrid Linear + ML + Regime-aware Pricing
Minutes
View All
Module 6 - Tuần 3: Multilayer Perceptron & Metrics for Classification
Tuần 3 của Module 6 nâng cấp từ Softmax Regression lên Multilayer Perceptron (MLP), đi kèm khảo sát Activation, Initialization, Optimizer và các hệ metric dành cho bài toán phân loại. Sinh viên vừa học công thức forward/backward, vừa code PyTorch, đồng thời kết nối với thế giới MLOps qua Prometheus & Grafana.
Module 6 - Tuần 1 - Bước chân đầu tiên vào thế giới Deep Learning
Logistic Regression, Apache Airflow, Metrics
Recent Post
Module 4 - Tuần 3: Hành trình khám phá **Tree-Based Models**: Từ lý thuyết đến thực chiến
Tuần 3 là tuần 'cây cối nở rộ': chúng ta ôn tập toàn bộ họ nhà Tree từ Random Forest đến XGBoost, rồi học LightGBM!
Module 4 - Tuần 3: Tree Review & LightGBM – Cây cối nở rộ và nở hoa với Time-series
Tuần 3 là tuần 'cây cối nở rộ': chúng ta ôn tập toàn bộ họ nhà Tree từ Random Forest đến XGBoost, rồi học LightGBM và SHAP, kèm MLOps với Docker và project dự báo doanh số!
Module 4 - Tuần 2: Tree Series Tiếp Tục – Gradient Boosting, XGBoost & FastAPI Deployment
Tuần này chúng ta tiếp nối series Tree-based models với Gradient Boosting và XGBoost, học từ ví dụ tính tay đến code thật, kèm bonus 1 ngày FastAPI để đưa mô hình lên web!
Module 3 - Tuần 4 - Abstract Classifier: Phân loại chủ đề bài báo khoa học có giải thích
Hệ thống phân loại publication abstract theo các chủ đề khoa học (astro-ph, cond-mat, cs, math, physics) với giải thích token-level, KNN bỏ phiếu trọng số cải tiến, và dashboard Streamlit trực quan.
Module 4 - Tuần 4 - Tabular Data Project: Phân loại khả năng mắc bệnh tim dựa vào các triệu chứng
Mô hình dự đoán bệnh tim mở rộng hướng kết hợp ensemble learning và tăng cường dataset bằng dữ liệu ảnh.
Module 4 - Tuần 1: Random Forest • AdaBoost • Gradio demo • Tổng quan Time-series
Tuần mở màn của Module 4 tập trung vào hai thuật toán ensemble chủ lực (Random Forest, AdaBoost), thực hành dựng demo bằng Gradio (Basic MLOps), và mở rộng nền tảng về dữ liệu chuỗi thời gian – một tuần học thiên về thực hành, ứng dụng và kết nối giữa mô hình & triển khai.
Module 3 - Tuần 3: Decision Tree định hướng - Cloud lưu giữ - Excel phân tích
Tuần thứ ba của Module 3 mở màn với hành trình chinh phục Decision Tree – từ kiến thức nền tảng đến ứng dụng vào bài toán phân loại và dự đoán. Song song đó, chúng ta tiếp tục khám phá sức mạnh của Cloud trong lưu trữ dữ liệu, và nâng cấp kỹ năng phân tích với Excel – một tuần học đậm chất thực chiến và ứng dụng đa nền tảng!
Module 3 – Tuần 1: Chinh Phục Pandas – Từ Bảng Dữ Liệu Đến Biểu Đồ Sống Động
Tuần đầu tiên của Module 3 tập trung vào kỹ năng xử lý dữ liệu bảng, trực quan hóa dữ liệu và các kỹ thuật phân tích từ cơ bản đến nâng cao, kết hợp công cụ Pandas, ETL Pipelines và Excel. Đây là bước đệm quan trọng để ứng dụng vào các bài toán AI thực tế.
Module 3 - Tuần 2: K-Học-K-Vui: Hành Trình Tìm K Hoàn Hảo và Những Cú Chạm Py-Spark Ngoạn Mục!
Tuần thứ hai của Module 3 mở màn bằng khám phá K-Means clustering và KNN algorithms, cùng với PySpark data engineering – một tuần học đậm chất thực chiến và ứng dụng!
Module 2 - Tuần 4 - Dũng sĩ diệt SPAM đã trở lại và lợi hại hơn xưa
Hệ thống phân loại tin nhắn spam/ham nâng cao với khả năng giải thích, được xây dựng bằng Streamlit và các kỹ thuật học máy/học sâu hiện đại.