QM-M11-L2 Artificial Intelligence vs Machine Learning
Hướng dẫn chi tiết bài học Artificial Intelligence vs Machine Learning CFA Level 1 thuộc Module 11 Big Data Techniques CFA Level I 2026 kèm ví dụ và bài tập thực hành.
Key Takeaways — Điểm cốt lõi
- •Bám sát cấu trúc giáo trình CFA Program Curriculum 2026 Level I Volume 1.
- •Cung cấp đầy đủ thuật ngữ và phân loại chuyên ngành AI/ML chuẩn xác.
💡 Bài học thuộc Module 11: Xem tổng quan tại Module 11 Hub.
1. Trọng Tâm Kiến Thức Artificial Intelligence vs Machine Learning CFA Level 1
1. Phân Loại Thuật Toán Học Máy Trong Tài Chính• Supervised Learning (Học có giám sát): Dữ liệu có gán nhãn mục tiêu (Y). Ứng dụng: Hồi quy dự báo lợi suất, Phân loại rủi ro vỡ nợ (Support Vector Machines, Random Forest, Neural Networks).• Unsupervised Learning (Học không giám sát): Dữ liệu không có nhãn. Thuật toán tự tìm mẫu ẩn và cấu trúc. Ứng dụng: K-Means Clustering (Phân nhóm danh mục cổ phiếu tương đồng), PCA (Principal Component Analysis giảm chiều dữ liệu).• Reinforcement Learning: Tác tử (Agent) học thông qua cơ chế thưởng/phạt qua các hành động tương tác với môi trường thị trường.• Đánh đổi Bias-Variance: Tránh Overfitting (Quá khớp dữ liệu huấn luyện) bằng cách chia tập dữ liệu thành Training set, Validation set và Test set.
-
•
🗺️ Lộ trình tổng thể: Lộ Trình Học CFA Level 1 Quantitative Methods 2026
-
•
🏠 Module Hub: Module 11 Hub
-
•
📝 Luyện đề thực hành: Practice Quiz Module 11
Câu hỏi thường gặp (FAQ)
Điểm khác biệt giữa Supervised Learning và Unsupervised Learning là gì?
Supervised Learning có dữ liệu đầu vào đi kèm nhãn mục tiêu xác định trước (Labeled data) để huấn luyện mô hình dự báo. Unsupervised Learning làm việc với dữ liệu không gán nhãn (Unlabeled data) để tự động phát hiện cấu trúc và phân cụm.