MỐI QUAN HỆ PHỨC TẠP GIỮA HAN SEO HEE VÀ YANG HYUN SUK: GẶP LẦN ĐẦU Ở BAR, TẶNG VÉ CONCERT. Hôm 30/5, phiên tòa xét xử công khai lần thứ 5 về vụ án nhà sáng lập YG Entertainment Yang Hyun Suk bị cáo buộc bao che cho cựu thành viên iKON B.I đã diễn ra tại Tòa án Trung tâm quận Seoul Chúng tôi đã theo dõi mối quan hệ của Abbie Chatfield & Konrad Bien-Stephen kể từ tháng 11 năm ngoái, vì vậy chúng tôi thấy rất hấp dẫn khi họ tuyên bố vào đầu năm rằng đó là một mối quan hệ cởi mở. Sau hơn bốn tháng, Abbie đã tuyên bố rằng cô ấy […] Doanh nghiệp kinh doanh nhiều ngành nghề thì càng có mối quan hệ phức tạp với nhiều ngành, nhiều cấp. Hiện nay, một số doanh nghiệp còn hình thành hẳn một bộ phận trực thuộc giám đốc hoặc hội đồng quản trị với chức năng duy nhất là quan hệ với chính quyền. Xung đột ở Ukraine phức tạp, khó lường: Bộ Ngoại giao khuyến cáo 500 người Việt. Hiện còn 500 người Việt đang ở Ukraine, Bộ Ngoại giao khuyến cáo công dân giữ liên hệ với Đại sứ quán Việt Nam tại Ukraine, sẵn sàng các phương án giữ an toàn cho bản thân và gia đình Từ mối quan hệ giữa vật chất và ý thức, ta có thể liên hệ bản thân để rút ra những bài học kinh nghiệm quý báu đối với quá trình học tập và làm việc. Trước hết, trong quá trình hoạt động nhận thức và hoạt động thực tiễn, chúng ta cần phải coi trọng thực tế Yếu tố văn hóa được quan tâm là "quan hệ quen biết" (guanxi), các mối quan hệ này trong xã hội phương Đông nói chung và Việt Nam nói riêng là rất phức tạp (Buttery và Wong, 1999; Olwen Bedford, 2011). Thuật ngữ "quan hệ quen biết" Quan hệ dân tộc, sắc tộc hiện nay trên thế giới vẫn diễn ra rất phức tạp, nóng bỏng ở cả phạm vi quốc gia, khu vực và quốc tế. Mâu thuẫn, xung đột dân tộc, sắc tộc, xu hướng ly khai, chia rẽ dân tộc đang diễn ra ở khắp các quốc gia, các khu vực, các châu lục trên WDJw. Trước khi đi vào chương này chúng ta sẽ cùng tìm hiểu các thuật ngữ được đối sánh giữa Tiếng Việt và Tiếng Anh độ chệch bias phương sai variance phân rã độ chệch-phương sai bias-variance decomposition quá khớp overfitting vị khớp underfitting tập huấn luyện train dataset tập kiểm tra test dataset Chắc hẳn trong quá trình xây dựng mô hình bạn đã từng đối mặt với vấn đề mô hình dự báo tốt trên tập huấn luyện nhưng không dự báo tốt trên tập kiểm tra. Trước khi đọc bài viết này, bạn không hiểu nguyên nhân từ đâu và khắc phục như thế nào. Bài viết này sẽ cung cấp cho bạn các kiến thức liên quan tới lỗi mô hình, cách phòng tránh cũng như khắc phục chúng. Độ chệch bias và phương sai variance là gì? Năng lực của những mô hình phân loại và dự báo trong lớp các mô hình học có giám sát của machine learning thường được thể hiện qua hai khía cạnh độ chệch bias và phương sai variance. Hiểu được chính xác ý nghĩa của hai khái niệm này giúp chúng ta tạo ra những mô hình ít chệch và có độ chính xác đồng đều trên cả tập huấn luyện và tập kiểm tra và đồng thời có khả năng áp dụng mô hình vào thực tiễn mà không lo lắng tới các lỗi phát sinh. Độ chệch là sai khác giữa giá trị dự báo và giá trị ground truth của một mô hình. Khi xây dựng mô hình chúng ta mong muốn sẽ tạo ra độ chệch thấp. Điều đó đồng nghĩa với giá trị dự báo sẽ gần với ground truth hơn. Thông thường những mô hình quá đơn giản được huấn luyện trên những bộ dữ liệu lớn sẽ dẫn tới độ chệch lớn. Hiện tượng này còn được gọi là mô hình bị chệch. Nguyên nhân của bị chệch thường là do mô hình quá đơn giản trong khi dữ liệu có mối quan hệ phức tạp hơn và thậm chí nằm ngoài khả năng biểu diễn của mô hình. Vì vậy trong tình huống này để giảm bớt độ chệch thì chúng ta thường sử dụng mô hình phức tạp hơn để tận dụng khả năng biểu diễn tốt hơn của chúng trên những tập dữ liệu kích thước lớn. Tuy nhiên, trong một số tình huống, một mô hình quá phức tạp cũng có khả năng xảy ra hiện tượng phương sai. Phương sai được hiểu là hiện tượng mô hình của bạn dự báo ra giá trị có mức độ dao động lớn nhưng thiếu tổng quát. Yếu tố thiếu tổng quát được thể hiện qua việc giá trị dự báo có thể khớp tốt mọi điểm trên tập huấn luyện nhưng rất dao động xung quanh giá trị ground truth trên tập huấn luyện. Những lớp mô hình phức tạp được huấn luyện trên tập huấn luyện nhỏ thường xảy ra hiện tượng phương sai cao và dẫn tới việc học giả mạo thông qua bắt chước dữ liệu hơn là học qui luật tổng quát. Khi mô hình có độ chệch lớn hoặc phương sai lớn đều ảnh hưởng tới hiệu suất dự báo. Vì vậy chúng ta cần giảm thiểu chúng để tăng cường sức mạnh cho mô hình. Giữa phương sai và độ chệch có một sự đánh đổi qua lại. Chúng ta cùng phân tích kỹ hơn sự đánh đổi này ở mục tiếp theo.

mối quan hệ phức tạp