Chào bạn, tôi là Tiến sĩ Minh Trí. Bạn đã bao giờ tự hỏi làm thế nào mà các mô hình Học máy có thể "học" được từ dữ liệu chưa? Câu trả lời nằm ở một lĩnh vực toán học tuyệt đẹp: Tối ưu hóa. Cuốn sách "Convex Optimization for Machine Learning" của tác giả Changho Suh (xuất bản năm 2022) sẽ đưa bạn đi sâu vào cốt lõi của quá trình này, bóc tách những "hộp đen" thuật toán mà chúng ta vẫn sử dụng hàng ngày.
Trong cuốn sách công nghệ này, tác giả không trình bày toán học một cách khô khan. Thay vào đó, mọi định lý, mọi thuật toán như Gradient Descent, Newton's Method, hay Duality đều được gắn chặt với các bài toán Machine Learning thực tế như Support Vector Machines (SVM), Logistic Regression, và Recommender Systems. Sách được thiết kế tinh tế để giúp bạn xây dựng trực giác toán học sắc bén, từ đó tự tin tùy biến và tối ưu hóa các mô hình AI phức tạp.
Về mặt học thuật, tôi đánh giá đây là cuốn sách IT bản lề dành cho các AI Engineer, Data Scientist và các nhà nghiên cứu tại Việt Nam. Khi thị trường công nghệ tại Hà Nội và TP.HCM đang khát nhân sự AI chất lượng cao – những người có khả năng xây dựng mô hình lõi (Core AI) thay vì chỉ dùng lại mã nguồn mở – thì việc nắm vững Tối ưu hóa lồi chính là lợi thế cạnh tranh tuyệt đối của bạn. Tại 89ebook, chúng tôi tự hào mang đến ấn phẩm này để giúp bạn xây dựng một nền móng tri thức vững chãi như thạch bàn.
