Đơn giản, có cấu trúc, tập trung vào khả năng áp dụng thực tế
Mình viết theo format dễ đọc: vấn đề, ví dụ, checklist và bước triển khai. Mục tiêu là học nhanh, làm thật, đo được kết quả.
Kho tri thức cá nhân
Blog của Dũng
Nơi tổng hợp ghi chú học máy, AI engineering và kinh nghiệm triển khai thực tế.
ML cơ bản #4: Chọn metric đúng cho từng bài toán
Accuracy không đủ. Cách chọn metric phù hợp cho classification, regression và bài toán mất cân bằng.
ML cơ bản #3: Overfitting, underfitting và bias-variance
Nhầm hiểu phổ biến nhất khi train model và cách xử lý bằng regularization, data, validation.
ML cơ bản #2: Chia train / validation / test đúng cách
Hiểu đúng vai trò của từng tập dữ liệu để tránh overfitting và đánh giá sai model.
ML cơ bản #1: Supervised vs Unsupervised Learning
Phân biệt 2 paradigms lớn trong machine learning, khi nào dùng và sai lầm phổ biến.
Giới thiệu: Công Anh Dũng và hành trình AI Engineering
Tôi là AI/ML Engineer ở Hà Nội, xây hệ thống LLM production, research agent, ASR và data platform.
Khởi tạo blog Markdown trên Next.js
Bộ khung blog đã sẵn sàng: thêm file .md là có bài viết mới.