Ngày nay, trí tuệ nhân tạo đang phát triển mạnh mẽ và xâm nhập vào rất nhiều lĩnh vực trong cuộc sống như tự động dịch thuật, nhận dạng giọng nói, điều khiển tự động, nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng chữ viết tay. v.v. Nó giờ được coi là xu hướng công nghệ thế giới và nhiều người cho rằng đó là cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ 4. Trong lĩnh vực AI, học máy (machine learning) là một lĩnh vực liên quan đến việc nghiên cứu các kỹ thuật và xây dựng các hệ thống có thể “học”tự động từ dữ liệu, từ đó giải quyết các vấn đề bài toán cụ thể. Hay nói cách khác học máy phần nào đó giúp cho máy tính có thể xử lý dữ liệu và đưa ra quyết định như con người. Ví dụ khi đưa một bức ảnh vào thì máy tính có thể xử lý bức ảnh xem ảnh đó là nam hay là nữ. Trong các bài toán Machine learning có hai loại bài toán đặc trưng đó là bài toán phân lớp và phân cụm. Mỗi bài toán có những đặc trưng riêng và phạm vi áp dụng vào các loại bài toán thực tế khác nhau. Bên cạnh đó, bài toán nhận dạng và xử lý ảnh là một bài toán hấp dẫn và có tính ứng dụng cao. Trong khuôn khổ đồ này, em sẽ đi sâu vào nghiên cứu bài toán phân lớp và cụ hơn là thuật toán Logistic Regession để áp dụng vào nhận dạng giới tính qua dữ liệu ảnh đầu vào, xem ảnh đó là nam hay là nữ. Hơn nữa, đồ án cũng sẽ thử nghiệm đánh giá hiệu quả phân lớp của thuật toán trên một bộ dữ liệu cụ thể AR face database