Áp dụng quy trình học máy gồm các bước thu thập dữ liệu, tiền xử lý dữ liệu, chọn mô hình, huấn luyện mô hình, đánh giá mô hình và điều chỉnh mô hình.

1. Xác định vấn đề (Problem Definition)

• Mục tiêu: Dự đoán và phân tích xu hướng biến động giá của một số mặt hàng nông sản như gạo, cà phê, cao su, hồ tiêu theo từng năm.

• Ý nghĩa: Giúp nông dân, doanh nghiệp và nhà quản lý có chiến lược thu mua, trữ hàng hoặc bán ra hợp lý.

⸻

2. Thu thập dữ liệu (Data Collection)

• Nguồn dữ liệu:

• Cục Thống kê Việt Nam (GSO).

• FAO (Tổ chức Lương thực và Nông nghiệp Thế giới).

• Dữ liệu sàn giao dịch hàng hóa Việt Nam (MXV).

• Dữ liệu gồm:

• Giá theo tháng/năm.

• Sản lượng sản xuất.

• Dữ liệu xuất nhập khẩu.

• Các yếu tố thời tiết (nhiệt độ, lượng mưa).

⸻

3. Tiền xử lý dữ liệu (Data Preprocessing)

• Làm sạch dữ liệu:

• Loại bỏ dữ liệu bị thiếu, ngoại lai.

• Chuyển đổi định dạng:

• Biến đổi ngày tháng, đổi đơn vị tiền tệ nếu cần.

• Chuẩn hóa dữ liệu:

• Đưa các giá trị về cùng thang đo.

⸻

4. Phân tích khám phá dữ liệu (Exploratory Data Analysis - EDA)

• Vẽ biểu đồ:

• Biểu đồ đường (Line chart) cho giá từng mặt hàng qua các năm.

• Tính toán thống kê:

• Trung bình, phương sai, độ lệch chuẩn giá.

• Nhận diện xu hướng:

• Tăng, giảm hay dao động theo mùa vụ.

⸻

5. Xây dựng mô hình (Modeling)

• Chọn mô hình:

• Hồi quy tuyến tính (Linear Regression).

• Mô hình ARIMA cho chuỗi thời gian.

• Hoặc LSTM nếu dữ liệu phức tạp.

• Huấn luyện mô hình trên tập dữ liệu quá khứ.

⸻

6. Đánh giá mô hình (Evaluation)

• Sử dụng các chỉ số:

• MAE (Mean Absolute Error), RMSE (Root Mean Squared Error).

• So sánh với dữ liệu thực tế để đánh giá độ chính xác của dự đoán.

⸻

7. Triển khai và giám sát (Deployment & Monitoring)

• Xây dựng Dashboard hiển thị giá dự đoán cho từng mặt hàng.

• Cập nhật dữ liệu mới định kỳ để mô hình học liên tục.

• Gửi cảnh báo khi có biến động giá bất thường.

Để có kiến thức và kỹ năng chuyên sâu về thiết kế, cài đặt, bảo trì, bảo mật và quản lý mạng máy tính, cũng như cập nhật liên tục với công nghệ mới.

"<h4 class = “bg”> định dạng: chữ nghiêng, màu đỏ, nền xám. Vì lớp bg khai báo sau nên thuộc tính trong H4 giống trong bg sẽ bị thay thế bởi bg → Định dạng đúng: Màu chữ đỏ, nền vàng, chữ nghiêng.

<h4 id = “p1”> định dạng được ưu tiên như trên. → Định dạng đúng: Nền xám, chữ xanh, chữ nghiêng, phông chữ Arial.

<p id = “p1”> và <p id=”p2”> định dạng theo bộ chọn định danh, không ảnh hưởng bởi các bộ chọn khác."

"Viết bộ chọn lớp có dạng .<tên>{<thuộc tính>:<giá trị>;} các đặc điểm sau:

Màu của phần/vùng viền bao quanh đoạn văn bản là màu cam (#FFA500) → border: 2px solid #FFA500

Kiểu chữ đậm, màu chữ đen → font-weight:bold; color: black;

Kích thước chữ lớn hơn 2 lần so với kích thước gốc là 15px → font-size: 30px

Bộ chọn (vùng chọn) là: .mark{ border: 2px solid #FFA500; font-weight:bold; color: black; font-size: 30px}"

Các thiết bị như ổ cắm và công tắc điện thông minh trong ngôi nhà thông minh: giúp nâng cao sự tiện lợi, an toàn và tiết kiệm năng lượng; cho phép điều khiển từ xa qua các thiết bị di động; tự động hóa các thói quen hàng ngày; theo dõi và quản lý lượng điện năng tiêu thụ; cải thiện an ninh nhà ở bằng cách phát hiện các sự cố điện và ngắt mạch khi cần thiết. Vì vậy, các thiết bị này đóng một vai trò trung tâm trong việc tạo nên một trải nghiệm sống hiện đại, an toàn và hiệu quả hơn.

"20 máy tính → Switch 24 cổng là phù hợp → nếu sử dụng Switch thì các máy tính cần có cổng Ethernet (cổng RJ45) - Dùng cáp xoắn đôi UTP để tiết kiệm chi phí. Sau đó, kết nối lần lượt các máy tính với Switch thông qua cáp, kết nối máy in với 1 máy tính thông qua dây cáp USB."