RootOnChair

Tổng quan và Quá trình đọc Đây là một tác phẩm của bác Đặng Hoàng Giang mà mình đã hoàn thành dạo gần đây. Cuốn sách này là tập hợp 3 hành trình cá nhân của tác giả trong thời gian đồng hành cùng với những người cận tử, những người đã biết rằng họ còn rất ít thời gian trong cuộc sống. Câu chuyện đầu tiên, có lẽ là nhẹ nhất, là về hành trình của một người mẹ sau khi đã mất đi con trai của mình và quá trình sau đó của cô. Tiếp đó là câu chuyện về một người trẻ mà lẽ ra đang ở giai đoạn sáng nhất của cuộc đời nhưng phải đối mặt với căn bệnh ung thư. Cuối cùng, là câu chuyện của một người mẹ phải trải qua ung thư xương và điều đó đã tác động thế nào đến gia đình cô. Với mỗi câu chuyện là các nhân vật đến từ các hoàn cảnh, giai đoạn khác nhau trong cuộc đời, ta được trải nghiệm những góc nhìn đa chiều trên hành trình cận tử của các nhân vật. Đầu tiên, mình phải thừa nhận rằng đọc cuốn sách là một quá trình khó khăn vì sự nặng nề mà nó mang lại. Với một người trẻ như mình, cái tuổi còn đan

Để thuận tiện lưu lại những trang blog tốt nhằm phục vụ việc quay lại thường xuyên, mình quyết định làm một post về các bài blog mình thấy hay và các trang blog viết về những chủ đề thú vị. Những thứ này đều thuộc cảm nhận cá nhân nên có thể bạn sẽ không cảm thấy tương tự. Trang post này sẽ thường xuyên được update khi mình kiếm được những trang mới. Các trang blog Format sẽ như sau: - <Tên blog> - <Các bài blog tiêu biểu> - ...   inFERENCe : Một trang blog post về toán trong ML, Statistic, etc. Some Intuition on the Neural Tangent Kernel Togelius Blog : Chủ trang blog có các bài viết về AGI, researching trong AI và AI trong game. Rethinking large conferences The differences between tinkering and research The Gradient : Một tạp chí về AI phi lợi nhuận mcbal : Tác giả cũng ít bài và đều về Attention Mechanism nhưng bài viết rất chu đáo MartinFowler Blog : Mix giữa ML và Engineering Continuous Delivery for Machine Learning AI Scholar : Một trang

Lưu ý rằng bài viết chỉ nêu cảm nghĩ của cá nhân. Không có tính khái quát hóa và chỉ nên đọc để tham khảo (hoặc giải trí) thôi nhé. Chào mọi người, dạo này mình không viết blog nhiều cho lắm. Nhưng gần đây cũng có nhiều suy nghĩ về quá trình làm nghiên cứu của mình nên phần nào muốn viết một cái gì đó để lưu lại. Hiện tại, mình đang làm nghiên cứu trong lĩnh vực AI, chủ yếu là về Computer Vision. Nói sao nhỉ? Nói là nghiên cứu vậy thôi nhưng vẫn chưa có kết quả nào đáng kể. Nếu bạn không biết, đối với một nhà nghiên cứu khoa học thì thứ quan trọng nhất trong sự nghiệp của họ chính là có đóng góp cho lĩnh vực mình tham gia. Cụ thể hơn, đó là thông qua xuất bản các paper hoặc journal trên các tạp chí hoặc hội nghị khoa học uy tín. Bạn càng xuất bản nhiều, bạn càng có nhiều đóng góp trong lĩnh vực đó. Bài báo của bạn càng có nhiều người trích dẫn (hay còn gọi là cite ), bạn càng có nhiều đóng góp trong lĩnh vực đó. Có bài báo đã xuất bản (dù là tác giả hay đồng tác giả) phần nào cũng gi

Vậy là tôi vừa bước đến cái tuổi 20. Cái tuổi mà bây giờ có thể nói là sự kết thúc của con số một hàng chục, con số một mang theo đầy sự ngây thơ, trẻ trung và năng động. Con số một mà tượng trưng của nó là những tuổi 16, 17, 18 đầy hồn nhiên bên mái trường cấp ba. Để mà bắt đầu cho con số hai hàng chục. Nói sao nhỉ? Khi tôi nhận ra mình đã tròn 20 tuổi thì cũng là lúc tôi thấy mình không còn có thể được như năm 17, 18 nữa. Tôi không thể vô lo như trước vì trước mắt tôi là sự nghiệp cũng như hàng vạn câu hỏi rằng tôi muốn trở thành ai và mình sẽ đi về đâu. Nói chung, ở cái tuổi mà bạn chuẩn bị sẽ phải đi làm và va chạm với xa hội, đột nhiên bạn lại nhớ cái tổ cũ mà mình đã sống suốt 20 năm trong đó. Và đột nhiên, bạn thấy sợ. Tuy nhiên, tôi cho rằng sợ là một điều cần thiết vì điều đó có nghĩa rằng bạn chú ý tới tương lai của mình. Trong một vài trường hợp, nỗi sợ lại là động lực để ta có thể làm một thứ gì đó mà trước đây ta chưa dám làm bao giờ. Nỗi sợ hãi và lo âu là cần thiết, cũn

Tôi vừa đọc xong cuốn "Thư" của tác giả Keigo Higashino. Bạn có thể biết ông thông qua các tác phẩm như "Phía sau nghi can X" hay "Điều kỳ diệu của tiệm tạp hóa Namiya". Trong tác phẩm lần này, Keigo mang đến cho chúng ta câu chuyện về cuộc sống của người em Naoki khi có anh trai là thủ phạm của một vụ cướp của giết người. Tuy nhiên, không giống như những gì chúng ta thấy trong phim ảnh thường ngày sử dụng chất liệu này để miêu tả về cuộc sống tù ngục. Đối với Keigo, đó chỉ là cái cớ để dẫn ta vào một thế giới khác, thế giới của những người thân của thủ phạm bị những con người trong xã hội kỳ thị vì là người thân của một kẻ giết người. Cậu chỉ có một mình khi phải chống chọi tất cả. Tuy nhiên, điều đáng ghét là, thay vì là một người đưa đường dẫn lối cho câu chuyện, Keigo chỉ làm một tấm gương bình thản, vô cảm phản chiếu sự thật. Hết lần này đến lần khác, tôi đều cảm thấy bức xúc với cách mà mọi người đối xử với Naoki nhưng rồi phải tự rủa mình khi n

Ở bài này, chúng ta sẽ sử dụng thư viện Numpy để tiến hành cài đặt thuật toán Linear Regression. Không giống những lần trước, khi chương trình của tôi chỉ xử lý được dữ liệu một chiều. Lần này, chúng ta có thể mở rộng ra cho dữ liệu nhiều chiều bằng cách vector hóa chúng. (Nếu bạn không biết vector hóa, bạn có thể xem lại bài viết này ). Trước khi bắt đầu, ta cần phải quy ước trước kích thước của các tham số trong thuật toán Linear Regression. Để cho thuận tiện, tôi sẽ sử dụng quy ước dưới đây: 𝐗 \boldsymbol{X} sẽ là ma trận chứa các mẫu dữ liệu. Ma trận này có kích thước m × n m\times n tức là mỗi dòng sẽ là một điểm dữ liệu, còn mỗi dòng sẽ là một feature. 𝐲 \boldsymbol{y} sẽ là một vector chứa các nhãn có độ dài m m . 𝛉 \boldsymbol{\theta} sẽ là vector chứa các tham số của ta có độ dài n n . Tới đây bạn có thể thắc mắc tại sao lại là n n mà không phải n + 1 n+1 vì ta cần một chỗ cho x 0 x_0 và θ 0 \theta_0 . Lý do sẽ được giải thích ngay sau đây. Khác với lần trước

Có một cuốn sách mà mình đã muốn giới thiệu từ rất lâu, đó là cuốn "A Mind for Numbers" của tác giả Barbara Oakley. Trong bài viết này, mình sẽ nói sơ lược về những ý chính của cuốn sách, những cảm nhận riêng của mình về những ý này. Giới thiệu chung Mặc dù với cái tên "A Mind for Numbers", đây hoàn toàn không phải cuốn sách nói về toán học. Tác giả của cuốn sách này, Barbara Oakley, viết cuốn sách nhằm mục đích hướng dẫn người đọc cách học những môn khoa học và cụ thể là môn Toán. Vậy nên, có thể nói cuốn sách này thuộc về lĩnh vực Tâm lý và Khoa học trí não nhiều hơn là Toán học (thật ra là chẳng có Toán nào cả). Đây là một cuốn sách rất hay nói về cách hoạt động của não bộ trong việc xây dựng các kiến thức mới, cách não bộ tư duy cũng như lưu trữ trí nhớ với từng thành phần được giải thích dễ hiểu và gần gũi đối với đọc giả (đặc biệt là những học sinh, sinh viên). Mặc dù lấy toán làm ví dụ cho sách, nhưng những gì bạn rút ra được không hoàn toàn bị trói bu