Việc sử dụng muội silic trong bê tông để thay thế một phần xi măng có một số lợi ích điển hình bao gồm giảm lượng khí thải C02, tiết kiệm chi phí cho bê tông, tăng độ bền và các đặc tính cơ học. Trong đó, cường độ nén của bê tông là một trong những đặc tính cơ học quan trọng nhất trong thiết kế kết cấu bê tông. Trong nghiên cứu này, mô hình máy vectơ hỗ trợ (SVM) đã được phát triển để dự đoán cường độ nén của bê tông muội silic. Một bộ cơ sở dữ liệu gồm 240 kết quả thí nghiệm đã được sử dụng cho quá trình huấn luyện và kiểm chứng mô hình học máy đề xuất, với sáu thông số đầu vào, đó là hàm lượng xi măng, hàm lượng muội silic thay thế, hàm lượng nước, hàm lượng cốt liệu, hàm lượng chất hóa dẻo và tuổi của bê tông. Các chỉ số thống kê khác nhau đã được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình đề xuất, bao gồm hệ số tương quan (R), căn của sai số toàn phương trung bình (RMSE) và sai số tuyệt đối trung bình (MAE). Kết quả cho thấy mô hình SVM là một phương pháp hiệu quả để dự đoán cường độ nén của bê tông muội silic., Tóm tắt tiếng anh, The use of silica fume in concrete as a partial cement replacement has many benefits, including reduced CO2 emissions, cost savings for concrete, and increased durability and mechanical properties. The compressive strength of concrete is one of the most important mechanical properties in the design phase of concrete structures. Therefore, in this study, a support vector machine (SVM) model was developed to predict the compressive strength of silica fume concrete. A database of 240 experimental results was used to train and verify the proposed machine learning model, with six input parameters: cement, silica fume, plasticizer, water, aggregate and ages. Various statistical indexes have been used to evaluate the performance of the proposed model, including correlation coefficient (R), root mean square error (RMSE), and mean absolute error (MAE). The results show that the SVM model is an effective method to predict the compressive strength of silica fume concrete.