<pre style="text-align: center;"><em>"[___WARNING_Kh&oacute;a học đang trong qu&aacute; tr&igrave;nh cập nhật nội dung mỗi tuần <br />n&ecirc;n kh&ocirc;ng thể tr&aacute;nh khỏi sai s&oacute;t. Rất mong bạn đọc th&ocirc;ng cảm. <br />Nếu c&oacute; bất cứ thắc mắc n&agrave;o h&atilde;y ib cho page <a href="https://www.facebook.com/tek4.vn">TEK4.VN</a> <br />hoặc thảo luận tại group <a href="https://www.facebook.com/groups/tek4.vn">TEK4.VN- Học Lập Tr&igrave;nh Miễn Ph&iacute;</a>_WARNING___]"</em></pre>
<h3 style="text-align: justify;">Giới thiệu kh&oacute;a học machine learning cơ bản với Python</h3>
<p style="text-align: justify;">Bạn nghe n&oacute;i về tr&iacute; tuệ nh&acirc;n tạo rồi machine learning v&agrave; muốn t&igrave;m hiểu về n&oacute;. Kh&oacute;a học n&agrave;y l&agrave; gi&agrave;nh cho bạn.</p>
<p style="text-align: justify;">Kh&oacute;a học n&agrave;y được thiết kế một c&aacute;ch b&agrave;i bản với những kiến thức từ cơ bản đến n&acirc;ng cao gi&uacute;p bạn c&oacute; khả năng l&agrave;m quen một c&aacute;ch dễ d&agrave;ng nhất với lĩnh vực machine learning.</p>
<p style="text-align: justify;">C&aacute;c chủ đề của kh&oacute;a học được thiết kế liền mạch với những giải th&iacute;ch dễ hiểu v&agrave; v&iacute; dụ minh họa thực tế. Với mỗi b&agrave;i học, bạn sẽ được l&agrave;m quen với c&aacute;c kỹ năng mới v&agrave; n&acirc;ng cao hiểu biết của m&igrave;nh về lĩnh vực học m&aacute;y đầy th&aacute;ch thức nhưng lại v&ocirc; c&ugrave;ng th&uacute; vị với nhiều ứng dụng thực tế n&agrave;y.</p>
<p style="text-align: justify;">Một điều đặc biệt nữa của kh&oacute;a học l&agrave; n&oacute; được thiết kế sao cho mỗi phần l&agrave; tương đối độc lập. V&igrave; vậy, bạn c&oacute; thể học to&agrave;n bộ kh&oacute;a học từ đầu đến cuối hoặc bạn cũng c&oacute; thể nhảy ngay v&agrave;o bất kỳ phần cụ thể n&agrave;o v&agrave; t&igrave;m hiểu những g&igrave; bạn cần ngay lập tức.</p>
<p style="text-align: justify;">Hơn nữa, kh&oacute;a học bao gồm nhiều b&agrave;i tập dựa tr&ecirc;n c&aacute;c nghi&ecirc;n cứu t&igrave;nh huống thực tế trong đời sống. V&igrave; vậy, bạn kh&ocirc;ng chỉ học l&yacute; thuyết m&agrave; c&ograve;n được thực h&agrave;nh rất nhiều v&iacute; dụ để x&acirc;y dựng c&aacute;c m&ocirc; h&igrave;nh của ri&ecirc;ng m&igrave;nh một c&aacute;ch thực thụ. Đặc biệt, bạn sẽ được luyện tập với c&aacute;c kh&aacute;i niệm NGAY LẬP TỨC với hệ thống b&agrave;i tập được hệ thống h&oacute;a v&agrave; đ&aacute;nh gi&aacute; trực tiếp tr&ecirc;n TEK4.VN.</p>
<h3 style="text-align: justify;">Kh&oacute;a học machine learning cơ bản với Python n&agrave;y d&agrave;nh cho ai?</h3>
<ul>
<li style="text-align: justify;">Bất cứ ai quan t&acirc;m đến Machine Learning.</li>
<li style="text-align: justify;">Học vi&ecirc;n đ&atilde; c&oacute; những kiến thức trung học phổ th&ocirc;ng về to&aacute;n v&agrave; muốn bắt đầu học Machine Learning.</li>
<li style="text-align: justify;">Bất kỳ ai đ&atilde; c&oacute; những kiến thức cơ bản về học m&aacute;y, như c&aacute;c thuật to&aacute;n cổ điển như hồi quy tuyến t&iacute;nh hoặc hồi quy logistic, nhưng vẫn muốn t&igrave;m hiểu th&ecirc;m về học m&aacute;y v&agrave; kh&aacute;m ph&aacute; c&aacute;c kh&iacute;a cạnh kh&aacute;c của machine learning.</li>
<li style="text-align: justify;">Bất kỳ ai gặp kh&oacute; khăn trong việc lập tr&igrave;nh để &aacute;p dụng c&aacute;c thuật to&aacute;n học m&aacute;y v&agrave;o b&agrave;i to&aacute;n thực tế.</li>
<li style="text-align: justify;">Bất kỳ sinh vi&ecirc;n đại học n&agrave;o muốn bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực machine learning.</li>
<li style="text-align: justify;">Bất kỳ ai muốn n&acirc;ng cao kiến thức của bản th&acirc;n trong lĩnh vực Machine Learning.</li>
<li style="text-align: justify;">Bất kỳ người n&agrave;o kh&ocirc;ng h&agrave;i l&ograve;ng với c&ocirc;ng việc của họ v&agrave; muốn trở th&agrave;nh Nh&agrave; khoa học dữ liệu.</li>
<li style="text-align: justify;">Bất kỳ người n&agrave;o muốn tạo gi&aacute; trị gia tăng cho doanh nghiệp của họ bằng c&aacute;ch sử dụng c&aacute;c c&ocirc;ng cụ Machine Learning mạnh mẽ.</li>
</ul>

Machine Learning cơ bản với Python

<p style="text-align: justify;">C&oacute; thể n&oacute;i Gradient Descent l&agrave; cốt l&otilde;i của c&aacute;c thuật to&aacute;n tối ưu trong Machine learning hay Deep learning c&ograve;n &ldquo;đạo h&agrave;m&rdquo; lại ch&iacute;nh l&agrave; cốt l&otilde;i của Gradient Descent. Ở b&agrave;i n&agrave;y ta sẽ nhắc qua về kh&aacute;i niệm đạo h&agrave;m, hiểu một c&aacute;ch r&otilde; r&agrave;ng về &yacute; nghĩa của đạo h&agrave;m.</p>
<h2 id="định-nghĩa-đạo-h&agrave;m" style="text-align: justify;">Định nghĩa đạo h&agrave;m</h2>
<p>Đạo h&agrave;m của một h&agrave;m số l&agrave; sự m&ocirc; tả độ biến thi&ecirc;n hoặc mức độ thay đổi gi&aacute; trị của h&agrave;m số đ&oacute;.</p>
<h3 id="k&iacute;-hiệu-đạo-h&agrave;m" style="text-align: justify;">K&iacute; hiệu đạo h&agrave;m</h3>
<p style="text-align: justify;">$\begin{gather} &nbsp;\frac{df(x)}{dx}\end{gather}$ hoặc $\begin{gather} &nbsp;\frac{\partial f}{\partial x}\end{gather}$. Đối với k&iacute; hiệu k&iacute; hiệu $\begin{gather} &nbsp;\frac{df(x)}{dx}\end{gather}$ th&igrave; thường để chỉ đạo h&agrave;m khi trong h&agrave;m số đ&oacute; c&oacute; duy nhất một biến x, c&ograve;n k&iacute; hiệu $\begin{gather} &nbsp;\frac{\partial f}{\partial x}\end{gather}$ được gọi l&agrave; đạo h&agrave;m ri&ecirc;ng tức l&uacute;c n&agrave;y &nbsp;h&agrave;m $f$ sẽ c&oacute; nhiều hơn một biến, khi ta ta viết $\begin{gather} &nbsp;\frac{\partial f}{\partial x}\end{gather}$ c&oacute; nghĩa l&agrave; c&aacute;c biến kh&aacute;c của h&agrave;m $f$ sẽ được giữa nguy&ecirc;n v&agrave; ta chỉ thực hiện đạo h&agrave;m theo $x$, đạo h&agrave;m ri&ecirc;ng thường d&ugrave;ng khi ta muốn đạo h&agrave;m h&agrave;m một ma trận hay tensor theo c&aacute;c vector, ta sẽ điểm t&igrave;m hiểu sau về c&aacute;c kh&aacute;i niệm n&agrave;y, hiện giờ ta chỉ cần quan t&acirc;m trường hợp đơn giản khi h&agrave;m số chỉ c&oacute; một biến.</p>
<h3 id="đạo-h&agrave;m-tại-một-điểm" style="text-align: justify;">Đạo h&agrave;m tại một điểm</h3>
<p style="text-align: justify;">Vừa rồi ta chỉ n&oacute;i kh&aacute;i niệm chung của đạo h&agrave;m tức k&iacute; hiệu đạo h&agrave;m ta đang chỉ điểm $x$ bất k&igrave; thuộc $f$, giờ ta sẽ đi định nghĩa đạo h&agrave;m tại một điểm x&aacute;c định $x_0$ .</p>
<p>Tương tự như định nghĩa đối với đạo h&agrave;m, đạo h&agrave;m của h&agrave;m số tại một điểm x&aacute;c định $x_0$ ch&iacute;nh l&agrave; độ biến thi&ecirc;n của h&agrave;m số tại điểm đ&oacute;.</p>
<p style="text-align: justify;">Gi&aacute; trị đạo h&agrave;m của h&agrave;m $y =f(x)$ tại $x_0$ được t&iacute;nh như sau:</p>
<p style="text-align: center;">$\frac{df(x)}{dx} =\lim_{x \to x_0}{\frac{f(x) - f(x_0)}{x- x_0}} = \lim_{\Delta x \to 0}{\frac{f(x_0 + \Delta x) - f(x_0)}{\Delta x}}$&nbsp;</p>
<p style="text-align: justify;">&nbsp;</p>
<p><img style="width: 600px; display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://tek4.vn/public_files/65ef7268-7193-4887-a602-4385edd4151a" alt="daoham" /></p>
<p style="text-align: justify;">c&ocirc;ng thức t&iacute;nh đạo h&agrave;m được thể hiện qua h&igrave;nh tr&ecirc;n ch&iacute;nh l&agrave; gi&aacute; trị $a = \frac{AQ}{BQ}$ đ&acirc;y c&ograve;n được gọi l&agrave; hệ số g&oacute;c của đường thẳng AB, ta c&oacute; thể nhận thấy khi $\Delta x$ tiến đến $0$ th&igrave; điểm B sẽ tr&ugrave;ng với điểm A, như vậy l&uacute;c n&agrave;y đường thẳng nối điểm A v&agrave; B sẽ ch&iacute;nh l&agrave; đường tiếp tuyến với &nbsp;h&agrave;m $f$ tại &nbsp;điểm B cũng ch&iacute;nh l&agrave; điểm $x_0$, ta c&oacute; thể quan s&aacute;t h&igrave;nh b&ecirc;n dưới</p>
<p><img style="width: 600px; display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://tek4.vn/public_files/214b2364-b041-4056-a747-b1f229ae105d" alt="tieptuyen" /></p>
<p>Như vậy, ta c&oacute; thể n&oacute;i đạo h&agrave;m của một điểm ch&iacute;nh l&agrave; hệ số g&oacute;c của đường tiếp tuyến đi qua điểm đ&oacute;</p>
<h3 id="kết-luận" style="text-align: justify;">Kết luận</h3>
<p style="text-align: justify;">Ở b&agrave;i n&agrave;y ta đ&atilde; đi nhắc qua một ch&uacute;t kiến thức về đạo h&agrave;m, ở b&agrave;i sau ta sẽ đi t&igrave;m hiểu tại sao đạo h&agrave;m lại gi&uacute;p ta t&igrave;m c&aacute;c điểm cực tiểu hoặc cực đại (c&aacute;c điểm tối ưu) của một h&agrave;m số n&agrave;o đ&oacute;.</p>
<hr />
<p style="text-align: center;"><em><strong>Fanpage Facebook:</strong>&nbsp;<a href="https://www.facebook.com/tek4.vn/">TEK4.VN</a></em>&nbsp;</p>
<p style="text-align: center;"><em><strong>Tham gia cộng đồng để chia sẻ, trao đổi v&agrave; thảo luận:</strong>&nbsp;<a href="https://www.facebook.com/groups/tek4.vn/">TEK4.VN - Học Lập Tr&igrave;nh Miễn Ph&iacute;</a></em></p>

Nhắc lại về đạo hàm và Gradient