Quy trình học máy để phân loại ảnh "Chó" hoặc "Mèo": Bước 1: Thu thập dữ liệu (Data Collection) Hình ảnh đầu vào là các bức ảnh chó và mèo như trong đề bài (các hình trên và dưới). Mỗi hình cần được gán nhãn: Ví dụ, ảnh chó gắn nhãn "Chó", ảnh mèo gắn nhãn "Mèo". Bước 2: Tiền xử lý dữ liệu (Data Preprocessing) Chuyển đổi kích thước hình ảnh về cùng một chuẩn (ví dụ: 128x128 pixels). Chuyển đổi ảnh thành dữ liệu số để máy tính xử lý. Tách tập dữ liệu thành: Tập huấn luyện (Training set): Dùng để “dạy” máy học. Tập kiểm tra (Test set): Dùng để kiểm tra độ chính xác. Bước 3: Huấn luyện mô hình (Training Model) Dùng thuật toán học máy (như mạng nơ-ron nhân tạo – CNN) để huấn luyện mô hình nhận diện đặc điểm của “Chó” và “Mèo” từ ảnh đã gán nhãn.

Bước 4: Dự đoán (Prediction) Khi có một ảnh mới (kí hiệu là x), mô hình sẽ phân tích và dự đoán đó là ảnh Chó hay Mèo. Bước 5: Đánh giá kết quả (Evaluation) So sánh dự đoán với nhãn thật trong tập kiểm tra để xem mô hình đúng bao nhiêu phần trăm.

1. Xác định vấn đề (Problem Definition) Mục tiêu: Phân tích và dự đoán xu hướng biến động giá của một số mặt hàng nông sản như lúa gạo, cà phê, tiêu, điều… qua các năm để hỗ trợ ra quyết định trong sản xuất và xuất khẩu. Câu hỏi đặt ra: Giá có xu hướng tăng hay giảm? Thời điểm nào giá biến động mạnh nhất? Các yếu tố nào ảnh hưởng đến giá?

2. Thu thập dữ liệu (Data Collection) Nguồn dữ liệu: Tổng cục Thống kê, Bộ Nông nghiệp Dữ liệu từ sàn giao dịch nông sản, báo cáo FAO, WTO Dữ liệu thời tiết (nhiệt độ, lượng mưa), dịch bệnh, chi phí vận chuyển 3. Làm sạch và xử lý dữ liệu (Data Cleaning & Preparation) Loại bỏ dữ liệu trùng lặp hoặc thiếu giá trị Chuyển đổi đơn vị tiền tệ, chuẩn hóa định dạng thời gian Mã hóa các biến phân loại (loại nông sản, khu vực) 4. Phân tích khám phá dữ liệu (Exploratory Data Analysis - EDA) Vẽ biểu đồ đường theo năm để theo dõi giá Tính toán độ lệch chuẩn, mức tăng trưởng trung bình Nhận diện các năm có biến động bất thường (ví dụ: do dịch bệnh, thiên tai) 5. Mô hình hóa dữ liệu (Modeling) Áp dụng các mô hình dự đoán: hồi quy tuyến tính, ARIMA, XGBoost Đánh giá hiệu suất mô hình qua MAE, RMSE 6. Diễn giải kết quả (Interpretation) Trình bày những yếu tố ảnh hưởng chính đến giá (thời tiết, sản lượng, thị trường thế giới) Dự báo xu hướng giá trong 2–3 năm tới 7. Triển khai và báo cáo (Deployment & Reporting) Tạo báo cáo dạng dashboard bằng Power BI/Tableau Gửi kết quả đến nhà hoạch định chính sách, doanh nghiệp, nông dân Gợi ý giải pháp quản lý rủi ro giá cả (hợp đồng tương lai, bảo hiểm nông nghiệp)

Người quản trị mạng cần theo học ngành Mạng máy tính và truyền thông vì những lý do sau: - Nắm vững kiến thức nền tảng chuyên môn: Ngành học này cung cấp kiến thức về cấu trúc mạng, giao thức truyền thông, thiết kế và triển khai hệ thống mạng, là nền tảng quan trọng để quản trị và vận hành mạng hiệu quả.

-Hiểu và xử lý sự cố mạng: Người quản trị mạng phải giám sát, phát hiện và khắc phục sự cố. Việc học chuyên sâu giúp họ phân tích lưu lượng, định tuyến, an ninh mạng và các công cụ hỗ trợ chẩn đoán. - Đáp ứng yêu cầu an toàn thông tin: Trong thời đại số, bảo mật mạng là yếu tố sống còn. Ngành này giúp quản trị viên nắm bắt kiến thức về tường lửa, mã hóa, chống xâm nhập và các kỹ thuật bảo vệ hệ thống mạng.

- Cập nhật xu hướng công nghệ mới: Mạng máy tính và truyền thông là lĩnh vực luôn đổi mới (IoT, điện toán đám mây, mạng 5G...). Theo học ngành này giúp người quản trị theo kịp thời đại và phát triển nghề nghiệp bền vững. Tích lũy kỹ năng thực hành và làm việc thực tế: Các môn học trong ngành thường kết hợp lý thuyết và thực hành, giúp người học có khả năng triển khai, vận hành và bảo trì mạng trong môi trường thật, điều rất cần thiết cho người làm công tác quản trị.