Hiện nay, máy học hay học máy ML (Machine Learning) có lẽ ã không còn quá xa lạ và ã ược ứng dụng vào rất nhiều lĩnh vực trong ời sống. Dự báo khí tượng thủy văn cũng không nằm ngoài sự ổi mới với việc xây dựng và ứng dụng các mô hình máy học này. Bài báo trình bày kết quả của nghiên cứu xây dựng một mô hình mạng bộ nhớ dài–ngắn LSTM (Long Short–Term Memory), là một dạng ặc biệt của mạng nơ–ron hồi quy (RNN–Recurrent Neural Network) ể dự báo ộ mặn tại trạm o mặn Đại Ngãi, tỉnh Sóc Trăng. Số liệu sử dụng cho mô hình là số liệu quan trắc ộ mặn cao nhất trong ngày tại trạm từ năm 2002–2021. Kết quả thiết lập mô hình cho các chỉ số ánh giá RMSE và NSE tốt (NSE> 0, 9 với hầu hết các trường hợp), làm tiền ề cho việc ứng dụng mô hình máy học vào công tác dự báo xâm nhập mặn tại các trạm trên khu vực ồng bằng