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!
Posts
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 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!