Chào bạn, tôi là Tiến sĩ Minh Trí. Bạn có đang cảm thấy lúng túng khi nhìn vào các công thức ma trận trong các bài báo khoa học về AI? Bạn muốn hiểu rõ bản chất đằng sau các thuật toán giảm chiều dữ liệu hay nhận diện hình ảnh mà không chỉ dừng lại ở việc gọi hàm trong Python? Đã đến lúc bạn làm chủ "bộ khung" của khoa học dữ liệu với cuốn sách "Linear Algebra in Data Science" (2024).
Peter Zizler và Roberta La Haye dẫn dắt bạn khám phá vẻ đẹp của toán học thông qua lăng kính của một kỹ sư dữ liệu. Trong cuốn sách toán cho AI chuyên sâu này, bạn sẽ làm chủ:
Không gian Vector & Ma trận thực chiến: Hiểu rõ cách dữ liệu được biểu diễn, biến đổi và tối ưu hóa trong không gian đa chiều.
Phân tách ma trận (Matrix Factorization): Làm chủ kỹ thuật SVD, QR và Eigen-decomposition — nền tảng của các hệ thống gợi ý và nén dữ liệu.
Hình học của dữ liệu: Cách sử dụng phép chiếu (Projections) và khoảng cách để hiểu về sự tương quan và phân cụm dữ liệu.
Ứng dụng trong Machine Learning: Giải thích toán học đằng sau hồi quy tuyến tính (Linear Regression), SVM và các lớp trong Deep Learning.
Thực hành với Python/R: Các ví dụ minh họa giúp bạn chuyển đổi trực tiếp từ công thức toán học sang mã nguồn thực thi hiệu quả.
Về mặt học thuật, tôi đánh giá cao cách tác giả kết hợp giữa tính chặt chẽ của toán học và tính ứng dụng của khoa học máy tính. Đối với cộng đồng AI Việt Nam, kiến thức trong cuốn sách IT này là vũ khí để bạn thoát khỏi cái danh "thợ dạy mô hình" để trở thành một chuyên gia thiết kế thuật toán thực thụ. Tại 89ebook, chúng tôi mang đến tri thức này để giúp bạn xây dựng những bộ não nhân tạo mạnh mẽ nhất.
