Bạn biết đấy khoa học là một thứ rất tuyệt vời. Và tôi đam mê nó, học vì đam mê. Và có thể bạn chỉ xem qua blog của tôi để ngó xem tôi là ai, hoặc chỉ tình cờ thăm quan từ đâu đó. Thành thật tôi không biết bạn là ai. Tôi cũng không biết bạn có quan tâm những thứ ở đây không. Bởi chúng ta khác nhau. Ví dụ như tôi là một rapper nên tôi quan tâm đến một số ứng dụng khoa học trong xử lý âm thanh. Còn bạn thì thấy nó không có gì thú vị. Điều đó là bình thường. Mục đích của blog này ngoài tổng hợp kiến thức nó còn lưu lại chính con người tôi. Tôi sợ một ngày tôi không còn trên thế giới này nữa thì những ảnh hưởng và một phần con người tôi vẫn ở lại. Và biết đâu nó giúp được ai đó. Nếu các bạn ở những khối ngành khoa học xã hội cũng đừng có sốc. Bởi đơn giản những thứ này là chuyên môn của tôi. Có những chủ đề tôi đã nghiên cứu từ bé dành cho nó một quỹ thời gian khổng lồ của cuộc đời, ví dụ như học lập trình và các vấn đề công nghệ liên quan chẳng hạn. Việc hiểu biết và thành thạo có rất nhiều cấp độ giống như phép cộng ở lớp 1 thì học 1 + 1 bằng 2. còn đại học thì cũng học cộng nhưng mà là cộng 2 ma trận ảnh. Điều đó để nói nên rằng những cái mà chúng ta biết cũng vậy. Khoảng cách từ việc biết và việc hiểu rõ áp dụng vẫn còn cách nhau dài. Nhưng những gì tôi liệt kê thứ nhất giúp tôi tổng quát hoá và có một chỗ để update những thứ tôi hứng thú. Nên có gì thiếu sót bạn cũng đừng để ý. Tôi cũng sẽ bỏ qua những kiến thức engineering vì thực sự tôi đã chán nó khi xây dựng kênh youtube của tôi từ những năm 2015 đến giờ ví dụ như làm web backend , front end làm mobile app hoặc những thứ giống như lập trình cơ bản các bạn có thể bấm vào link để xem nó trên youtube của tôi. Hồi đại học tôi học Khoa học máy tính và văn bằng 2 ngành Quản trị kinh doanh nên rất vui nếu được thảo luận với các bạn về những chủ đề liên quan. Bài đăng này sẽ được cập nhật liên tục. Sau đây là một số chủ đề tôi quan tâm. Và nó sẽ link đến các bài viết của tôi ở đâu đó trên internet. [WIP] Ngoài ra các bạn có thể donate và ủng hộ bằng việc mua khoá học Machine learning của mình ở đây Calculus Function Limit Derivative Integral Probability & Statistics Sampling Negative sampling Markov Chain Candidate Sampling Basic Probability Distribution Normal-distribution Multi Normial Uniform Gaussian Bernoulli Binomial Categorical Dirichlet Beta Gamma Exponential Poisson Chi-squared Student-t Random variable Degree of freedom Central Limit theorem Independent Conjucate Sample Space Basic term mean, median Expecation Variance Bias ~ trade off Covariance Distance Manhattan Euclidean Mahalanobis Correlation Model Discriminative Linear Regression Gerenative Unsupervisor VAE GAN Supervisor Naive bayes Liear Discrimiant Analysis Logistic Regression Information Theory Shannon Entropy Cross Entropy KL Divergence Baysian Likelihood Posterior Joint Probability Evidence Inference Statistical Hypothesis T-test ANOVA Bayesian Inference Variational Mean Field Aprroximate Reparameterization Trick Normalizing Flow Estimator Statistical Estimation Parameter Estimator Math python basic pandas numpy jupyter notebook Machine Learning Supervised learning Unsupervised learning Dimensionality Reduction PCA KPCA Clustering Các phương pháp phân cụm được sử dụng khá nhiều trong thực tế, một trường hợp tôi hay sử dụng là khi tôi khai phá dữ liệu từ văn bản, giả sử cho task vụ trích xuất keyword từ văn bản. sau khi trích xuất và sắp xếp nó theo thứ tự của độ tương đồng tôi thường sử dụng các phương pháp phân cụm rồi chọn đại diện các keyword từ các cụm đó để tăng sự đa dạng của keyword trích xuất được DBSCAN HDBSCAN Kmean Association Rule learning Reinforcement learning Về chủ đề này tôi có viết khá nhiều nó chủ yếu tập trung vào việc đào tạo các agent để tối đa hoá reward, được sử dụng rất nhiều trong việc điều khiển robot, tài chính, game, và ra quyết định không chắc chắn. DQN dueling-dqn rainbow dqn RL Traning log DeepLearning ANN CNN RNN LSTM Ensemble learning Hard voting and soft voting Meta-learning Multi-agent Ứng dụng trong domain của bạn Đến cuối cùng thì bạn sẽ phải ứng dụng những thứ này trong một domain nào đó của bạn và sau đây là một vài ví dụ của việc ứng dụng trong các doamin khác nhau Blockchain - Fintech 3d graphics Game Arts Biological Psychology Scientific method Philosophy Nano material Quantum computing Physics Tổng kết Việc viết lại những gì đã học là một cách để thấy rằng mình đã tiến lên. Nếu một ngày nào đó mình biến mất thì những bài viết của mình vẫn sẽ còn ở đây hoặc ở một trang lưu trữ internet nào đó. Và hi vọng nó giúp được ai đó.

[WIP] Mục lục tổng quan kiến thức khoa học thú vị

sonnh

Bạn biết đấy khoa học là một thứ rất tuyệt vời. Và tôi đam mê nó, học vì đam mê. Và có thể bạn chỉ xem qua blog của tôi để ngó xem tôi là ai, hoặc chỉ tình cờ thăm quan từ đâu đó. Thành thật tôi không biết bạn là ai. Tôi cũng không biết bạn có quan tâm những thứ ở đây không. Bởi chúng ta khác nhau. Ví dụ như tôi là một rapper nên tôi quan tâm đến một số ứng dụng khoa học trong xử lý âm thanh. Còn bạn thì thấy nó không có gì thú vị. Điều đó là bình thường.
Mục đích của blog này ngoài tổng hợp kiến thức nó còn lưu lại chính con người tôi. Tôi sợ một ngày tôi không còn trên thế giới này nữa thì những ảnh hưởng và một phần con người tôi vẫn ở lại. Và biết đâu nó giúp được ai đó.

Nếu các bạn ở những khối ngành khoa học xã hội cũng đừng có sốc. Bởi đơn giản những thứ này là chuyên môn của tôi. Có những chủ đề tôi đã nghiên cứu từ bé dành cho nó một quỹ thời gian khổng lồ của cuộc đời, ví dụ như học lập trình và các vấn đề công nghệ liên quan chẳng hạn. Việc hiểu biết và thành thạo có rất nhiều cấp độ giống như phép cộng ở lớp 1 thì học 1 + 1 bằng 2. còn đại học thì cũng học cộng nhưng mà là cộng 2 ma trận ảnh. Điều đó để nói nên rằng những cái mà chúng ta biết cũng vậy.

Khoảng cách từ việc biết và việc hiểu rõ áp dụng vẫn còn cách nhau dài. Nhưng những gì tôi liệt kê thứ nhất giúp tôi tổng quát hoá và có một chỗ để update những thứ tôi hứng thú. Nên có gì thiếu sót bạn cũng đừng để ý. Tôi cũng sẽ bỏ qua những kiến thức engineering vì thực sự tôi đã chán nó khi xây dựng kênh youtube của tôi từ những năm 2015 đến giờ ví dụ như làm web backend, front end làm mobile app hoặc những thứ giống như lập trình cơ bản các bạn có thể bấm vào link để xem nó trên youtube của tôi. Hồi đại học tôi học Khoa học máy tính và văn bằng 2 ngành Quản trị kinh doanh nên rất vui nếu được thảo luận với các bạn về những chủ đề liên quan. Bài đăng này sẽ được cập nhật liên tục. Sau đây là một số chủ đề tôi quan tâm. Và nó sẽ link đến các bài viết của tôi ở đâu đó trên internet. [WIP]
Ngoài ra các bạn có thể donate và ủng hộ bằng việc mua khoá học Machine learning của mình ở đây

Calculus

Probability & Statistics

Sampling

Negative sampling
Markov Chain
Candidate Sampling

Basic

Probability Distribution
- Normal-distribution
- Multi Normial
- Uniform
- Gaussian
- Bernoulli
- Binomial
- Categorical
- Dirichlet
- Beta
- Gamma
- Exponential
- Poisson
- Chi-squared
- Student-t
Random variable
Degree of freedom
Central Limit theorem
Independent
Conjucate
Sample Space
Basic term
- mean, median
- Expecation
- Variance
  - Bias ~ trade off
- Covariance
- Distance
  - Manhattan
  - Euclidean
  - Mahalanobis
  - Correlation

Model

Discriminative
- Linear Regression
Gerenative
- Unsupervisor
  - VAE
  - GAN
- Supervisor
  - Naive bayes
  - Liear Discrimiant Analysis
  - Logistic Regression

Information Theory

Shannon Entropy
Cross Entropy
KL Divergence

Baysian

Likelihood
Posterior
Joint Probability
Evidence
Inference
- Statistical Hypothesis
  - T-test
  - ANOVA
- Bayesian Inference
  - Variational
    - Mean Field Aprroximate
    - Reparameterization Trick
    - Normalizing Flow
- Estimator
  - Statistical Estimation
  - Parameter Estimator

Math

python basic

pandas
numpy
jupyter notebook

Machine Learning

Supervised learning
Unsupervised learning
- Dimensionality Reduction
  - PCA
  - KPCA
- Clustering
  Các phương pháp phân cụm được sử dụng khá nhiều trong thực tế, một trường hợp tôi hay sử dụng là khi tôi khai phá dữ liệu từ văn bản, giả sử cho task vụ trích xuất keyword từ văn bản. sau khi trích xuất và sắp xếp nó theo thứ tự của độ tương đồng tôi thường sử dụng các phương pháp phân cụm rồi chọn đại diện các keyword từ các cụm đó để tăng sự đa dạng của keyword trích xuất được
  - DBSCAN
  - HDBSCAN
  - Kmean
- Association Rule learning
Reinforcement learning
Về chủ đề này tôi có viết khá nhiều nó chủ yếu tập trung vào việc đào tạo các agent để tối đa hoá reward, được sử dụng rất nhiều trong việc điều khiển robot, tài chính, game, và ra quyết định không chắc chắn.
DeepLearning
- ANN
- CNN
- RNN
- LSTM
Ensemble learning
- Hard voting and soft voting
Meta-learning
Multi-agent

Ứng dụng trong domain của bạn

Đến cuối cùng thì bạn sẽ phải ứng dụng những thứ này trong một domain nào đó của bạn và sau đây là một vài ví dụ của việc ứng dụng trong các doamin khác nhau

Blockchain - Fintech

3d graphics

Game

Arts

Biological

Psychology

Scientific method

Philosophy

Nano material

Quantum computing

Physics

Tổng kết

Việc viết lại những gì đã học là một cách để thấy rằng mình đã tiến lên. Nếu một ngày nào đó mình biến mất thì những bài viết của mình vẫn sẽ còn ở đây hoặc ở một trang lưu trữ internet nào đó. Và hi vọng nó giúp được ai đó.