Nguồn và giấy phép. Tụi mình đang dịch toàn bộ lecture notes Introduction to Machine Learning của MIT 6.390, do đội ngũ khóa học MIT 6.390 biên soạn và phát hành theo giấy phép CC BY-NC-SA 4.0. Bản dịch giữ nguyên phạm vi nội dung, trình tự khái niệm và độ khó của nguồn. Các ghi chú, suy diễn, ví dụ, code và bài tập do tụi mình bổ sung sẽ được đánh dấu rõ và không thay thế hay lược bỏ cách trình bày của khóa học gốc. Bản dịch và đóng góp của bami-hub cũng được phát hành theo CC BY-NC-SA 4.0. MIT và đội ngũ khóa học không bảo trợ hay chứng thực bami-hub.
Học máy (Machine Learning, ML) không chỉ là gọi một thư viện rồi ấn “train”. Ta phải hỏi dữ liệu đang đại diện cho điều gì, chọn mô hình, đặt hàm mất mát (loss function), tìm tham số, rồi kiểm tra kết quả còn dùng được ngoài tập huấn luyện hay không. Khóa học đi xuyên suốt chuỗi lập luận đó, với góc nhìn tối ưu, để bạn hiểu vì sao một mô hình chạy được, chứ không chỉ cách gọi API.
Nếu bạn muốn dựng nền tảng toán trước, hãy bắt đầu từ khóa Toán học cho học máy.