1. Tổng quan chung

Tác giả: Vũ Hữu Tiệp (Tiệp Vũ) – Kỹ sư Machine Learning tại Google, người sáng lập blog machinelearningcoban.com.

Nguồn gốc: Sách được biên soạn lại từ chuỗi bài viết trên blog cùng tên, nhưng được hệ thống hóa bài bản hơn.

Mục tiêu: Giúp người đọc hiểu rõ bản chất toán học phía sau các thuật toán, thay vì chỉ dạy cách dùng thư viện (như Scikit-learn hay TensorFlow) một cách máy móc.

2. Ưu điểm (Điểm cộng lớn)

Tư duy "Hiểu sâu, Code thật": Đây là điểm mạnh nhất. Tác giả không đi thẳng vào dùng thư viện có sẵn mà hướng dẫn bạn code lại thuật toán từ đầu (from scratch) bằng Python và Numpy. Điều này giúp bạn hiểu tường tận "cái hộp đen" AI vận hành thế nào.

Giải thích Toán học dễ hiểu: Machine Learning chứa nhiều Toán (Đại số tuyến tính, Giải tích, Xác suất). Tác giả có khả năng diễn giải các công thức khô khan bằng văn phong gần gũi, hóm hỉnh và nhiều ví dụ minh họa trực quan.

Tiếng Việt chuẩn ngành: Sách giúp chuẩn hóa các thuật ngữ chuyên ngành bằng tiếng Việt, rất hữu ích cho người mới bắt đầu vốn rào cản ngoại ngữ.

Tính hệ thống: Đi từ các thuật toán cơ bản nhất (Linear Regression, K-means) đến các kiến thức nền tảng của Deep Learning (Neural Networks), tạo lộ trình logic.

3. Nhược điểm (Cần cân nhắc)

Nặng về Toán: Dù tác giả cố gắng giải thích đơn giản, nhưng bản chất Machine Learning là Toán. Nếu bạn bị mất gốc Toán cấp 3 hoặc Đại học (đặc biệt là Ma trận và Đạo hàm), bạn sẽ thấy phần giữa và cuối sách khá "ngộp".

Ít tính "Mì ăn liền": Nếu mục tiêu của bạn là muốn làm ra sản phẩm ứng dụng ngay lập tức (ví dụ: nhận diện khuôn mặt trong 15 phút) mà không cần hiểu sâu, cuốn sách này có thể khiến bạn nản vì đi đường vòng qua lý thuyết quá nhiều.

Cập nhật công nghệ: Do sách giấy xuất bản đã vài năm, một số thư viện hoặc hàm trong code ví dụ có thể đã thay đổi version. Tuy nhiên, tư duy thuật toán thì vẫn nguyên giá trị.

4. Cuốn sách này dành cho ai?

Phù hợp nhất: Sinh viên CNTT, lập trình viên muốn chuyển sang mảng AI/Data Science, hoặc bất kỳ ai muốn nắm chắc "gốc rễ" vấn đề để đi đường dài.

Không phù hợp: Những người tìm kiếm các thủ thuật (tips/tricks) dùng tool nhanh, hoặc những người có tâm lý "ngại Toán".

5. Lời khuyên khi đọc

Nên kết hợp với Blog: Blog machinelearningcoban.com của tác giả có phần bình luận rất sôi nổi, nhiều thắc mắc trong sách đã được giải đáp ở đó.

Ôn lại Toán: Nên xem lại một chút về Đại số tuyến tính (Ma trận, Vector) và Đạo hàm cơ bản trước khi đọc để đỡ bị "sốc".

Code theo: Đừng chỉ đọc, hãy mở máy lên và code theo từng dòng.

Kết luận: Đây là cuốn sách "gối đầu giường" đáng đọc nhất cho người Việt bắt đầu học Machine Learning một cách nghiêm túc.