So sánh các thuật toán máy học (ML) để dự đoán giá Bitcoin trong khi sử dụng các chỉ báo kỹ thuật làm đầu vào. Việc so sánh các thuật toán sẽ được thực hiện trên các số liệu đánh giá đã chọn để tìm ra tính năng nào trong tập dữ liệu có ảnh hưởng đáng kể nhất đến dự đoán của từng mô hình.

Nghiên cứu tổng quan về sinh trắc học,các đặc điểm cơ bản trên gương mặt người có thể phân biệt .Xây dựng mô hình CNN chuyên sâu có khả năng học và nhận dạng các đặc trưng phức tạp của khuôn mặt, đồng thời đảm bảo khả năng linh hoạt và ổn định, tối ưu hóa hiệu suất mô hình Nghiên cứu các phương pháp và đánh giá về các mô hình phân lớp. Đánh giá hiệu suất mô hình được phát triển và so sánh với các phương pháp truyền thống và các mô hình học sâu khác, đồng thời thực hiện các thử nghiệm thực tế để kiểm tra tính ứng dụng của hệ thống. Áp dụng hệ thống nhận dạng khuôn mặt vào các ứng dụng cụ thể như an ninh, quản lý chấm công, quản lý khách hàng để kiểm tra hiệu quả mô hình.Dựa trên kết quả, đề xuất hướng phát triển tiếp theo, cùng với những cải tiến cho hệ thống nhận dạng khuôn mặt sử dụng CNN.

Phân tích dữ liệu để chọn ra các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến quyết định chọn trường của học sinh tốt nghiệp THPT.Dự đoán xu hướng chọn trường, chọn ngành nghề của học sinh. Đưa ra các giải pháp để phát triển công tác tuyển sinh cho đơn vị.

Phân tích tình hình tài chính của doanh nghiệp, từ đó đề xuất giải pháp cải tiến tình hình tài chính tại công ty TNHH Kim loại An Tiến

Đề xuất giải pháp nâng cao sự hài lòng về chất lượng dịch của người tiêu dùng tại Công ty TNHH Thời Trang Pandemos.