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.
Kho tri thức cá nhân
Chuỗi bài có lộ trình rõ ràng, ưu tiên kiến thức dùng được ngay.
Accuracy không đủ. Cách chọn metric phù hợp cho classification, regression và bài toán mất cân bằng.
Nhầm hiểu phổ biến nhất khi train model và cách xử lý bằng regularization, data, validation.
Hiểu đúng vai trò của từng tập dữ liệu để tránh overfitting và đánh giá sai model.
Phân biệt 2 paradigms lớn trong machine learning, khi nào dùng và sai lầm phổ biến.
Tôi là AI/ML Engineer ở Hà Nội, xây hệ thống LLM production, research agent, ASR và data platform.
Bộ khung blog đã sẵn sàng: thêm file .md là có bài viết mới.