Giới thiệu về Attention trong Machine Learning
Cơ chế attention giúp mô hình tập trung vào phần quan trọng của dữ liệu thay vì xử lý mọi thứ như nhau.
Xem bài viết
Tổng hợp các bài viết chuyên môn từ Big-O: giải thích thuật toán, machine learning, tư duy phỏng vấn và tài liệu tự học cho học viên muốn đi xa hơn.
Lọc nhanh theo AI, thuật toán hoặc phỏng vấn để tìm bài phù hợp với mục tiêu hiện tại.

Cơ chế attention giúp mô hình tập trung vào phần quan trọng của dữ liệu thay vì xử lý mọi thứ như nhau.
Xem bài viết
Giải thích backpropagation bằng cách liên hệ với việc con người học từ sai lầm và cải thiện sau mỗi lần phản hồi.
Xem bài viết
Tổng quan về AI, machine learning và cách công nghệ này xuất hiện trong nhiều lĩnh vực của đời sống.
Xem bài viết
Ứng dụng đồ thị và Ford-Bellman để xử lý hệ ràng buộc dạng difference constraints.
Xem bài viết
Một lộ trình tài liệu tham khảo cho người muốn luyện DSA có hệ thống trước khi bước vào phỏng vấn.
Xem bài viết
Điểm qua các thuật toán sắp xếp ít gặp hơn nhưng giúp người học hiểu sâu về tư duy thuật toán.
Xem bài viết
Khái quát thuật toán di truyền, ý tưởng tối ưu hóa dựa trên chọn lọc, lai ghép và đột biến.
Xem bài viết
Mở đầu về game theory trong lập trình thi đấu và cách tư duy trạng thái thắng thua.
Xem bài viết
Bài nhập môn giải thích thuật toán là gì, vì sao cần học và thuật toán tốt cần có những đặc điểm nào.
Xem bài viếtKhông cần đọc lan man. Chọn mục tiêu của bạn rồi đi theo nhóm bài phù hợp.
Bắt đầu với “Thuật toán là gì?”, sau đó đọc các bài sorting và tài liệu DSA để xây nền.
Đọc Machine Learning, Backpropagation, Attention và Genetic Algorithms để có hình dung ban đầu.
Ưu tiên tài liệu DSA, thuật toán nâng cao và các bài giúp luyện tư duy giải bài có cấu trúc.
Nhắn Zalo cho Big-O, đội ngũ sẽ hỏi nhanh nền tảng hiện tại, mục tiêu và thời gian học để gợi ý lộ trình phù hợp.