Vì sao cần tối ưu hóa trong ML?

Cách các mô hình thực sự học, từ gradient descent thuần túy đến Adam

Học máy trông có vẻ như là dự đoán, phân loại, sinh nội dung, gợi ý. Nhưng bên dưới lớp vỏ đó chỉ là một hành động toán học lặp đi lặp lại: chọn các con số, đo xem chúng tệ đến đâu, rồi thay đổi các con số đó để làm giảm mức độ tệ. Đó chính là tối ưu hóa.

🔒 This is a Pro lesson — the interactive figure, worked examples, quiz and practice open with Pro access.