16.1. Ước lượng MLE cho phân phối Gaussian đa chiều
16.2. Gaussian Mixture Model¶. Gaussian Mixture Model (viết tắt GMM) là một mô hình phân cụm thuộc lớp bài toán học không giám sát mà phân phối xác suất của mỗi một cụm được giả định là phân phối Gassian đa chiều.Sở dĩ mô hình được gọi là Mixture là vì xác suất của mỗi điểm dữ liệu không chỉ phụ thuộc ...
Machine Learning cơ bản
Tài liệu tham khảo. 1. Phân nhóm dựa trên phương thức học. Theo phương thức học, các thuật toán Machine Learning thường được chia làm 4 nhóm: Supervised learning, Unsupervised learning, Semi-supervised learning và Reinforcement learning. Có một số cách phân nhóm không có Semi-supervised learning ...
Hướng dẫn deploy một mô hình Deep Learning trong thực …
Bài viết này sẽ mô tả một cách tổng quát những phương thức để triển khai các mô hình Machine Learning và những điểm mạnh/điểm yếu của các phương thức này. Những khó khăn. Trước khi đến bước triển khai, bạn cần đảm bảo …
Alan Turing – Wikipedia tiếng Việt
Alan Turing. Alan Mathison Turing OBE FRS ( 23 tháng 6 năm 1912 – 7 tháng 6 năm 1954) là một nhà toán học, logic học và mật mã học người Anh, được xem là một trong những nhà tiên phong của ngành khoa học máy tính và A.I (Trí tuệ nhân tạo). Phép thử Turing ( Turing test) là một trong những ...
Học máy (Machine learning) và ứng dụng | Udemy
Học máy (Machine learning) và ứng dụng. Tìm hiểu về các thuật toán Machine learning cơ bản và phương pháp xây dựng mô hình Machine learning. 4,6 (53 xếp hạng) 1.006 học …
Machine learning và những ứng dụng vi diệu
Machine learning, một lĩnh vực của Trí tuệ nhân tạo (AI) giúp máy tính có khả năng tự học dựa trên dữ liệu để giải quyết vấn đề mà không cần phải được lập trình thật …
Mô hình machine learning là gì? Các bước xây …
Được cung cấp dữ liệu, các mô hình machine learning là "động cơ" toán học của trí tuệ nhân tạo. Ví dụ : mô hình machine learning cho thị giác máy tính có thể xác định ô tô và người đi bộ trong video thời …
Hồi quy tuyến tính trong machine learning | blog TTNT
Hồi quy tuyến tính ( Linear Regression ) là bài toán cơ bản và đơn giản nhất của Machine Learning. Hồi quy tuyến tính thuộc nhóm Học có giám sát ( Supervised Learning ). Trong bài này mình sẽ hướng dẫn cho các bạn triển khai một Simple Linear Regression và Multiple Linear Regression trong môi ...
Cách đưa mô hình Machine Learning vào hoạt động: Từ ý …
Cần có kế hoạch khi triển khai mô hình Machine Learning. Nhiều nhóm nhà phát triển bắt tay vào xây dựng mô hình Machine Learning (ML) mà không có kế hoạch triển khai hoạt động. Cho đến khi người ta thực hiện mới nhận ra, việc không có kế hoạch cụ thể sẽ dẫn đến những vấn đề rất nghiêm trọng, vì việc tạo ...
Machine Learning là gì? Tìm hiểu chi tiết về Machine learning
Cách hoạt động của công nghệ Machine Learning. Thuật toán này được hướng dẫn để dùng bộ dữ liệu đào tạo. Sau đó tạo ra mô hình nguyên mẫu. Khi tiếp nhận dữ liệu mới, Machine Learning sẽ đưa ra phân tích dự đoán trên nguyên mẫu căn bản.
Học máy (Machine learning) và ứng dụng | Udemy
Tìm hiểu về các thuật toán Machine learning cơ bản và phương pháp xây dựng mô hình Machine learning. ... Do đó, mình muốn tạo ra các bài giảng theo phong cách "Khan Academy" mang tính dễ hiểu, có tính ứng dụng và được giải nghĩa cặn kẽ. Không đi sâu vào tính toán, mà sẽ giải ...
Phân loại hình ảnh trong Thị giác máy tính
Phân loại hình ảnh (Image classification) hay Nhận dạng hình ảnh (Image recognition) là một trong những tác vụ của thị giác máy tính, ở đó thuật toán xem xét và dán nhãn cho hình ảnh từ một tập danh mục được xác định và đào tạo trước. Ví dụ, với một tập các hình ảnh ...
Tự động tạo mô hình machine learning
Trong hướng dẫn này, bạn tự động tạo các mô hình machine learning mà không cần viết một dòng mã! Bạn sử dụng Amazon SageMaker Autopilot, một khả năng AutoML tự …
Bài 3: 7 bước xây dựng mô hình Machine Learning …
7 bước cơ bản để xây dựng Machine Learning. Bước 1: Thu thập dữ liệu. Bước 2: Chuẩn bị dữ liệu. Bước 3: Chọn mô hình. Bước 4: Huấn luyện mô hình. Bước 5: Đánh giá mô hình. Bước 6: Điều chỉnh …
Machine Learning cơ bản
Trong PQ, mỗi vector được chia đôi thành 2 vectors con. Như vậy ta sẽ có 2 nhóm, mỗi nhóm có 1 tỉ vectors con. Ta thực hiện k-means clustering trên mỗi nhóm này với k = 1000. Như vậy, với mỗi nhóm, ta có 1000 centroids, tổng cộng là 2000 centroids, tạm gọi là các sub-centroids. Với mỗi ...
Machine Learning và Trí tuệ nhân tạo
AWS cung cấp một tập hợp sâu rộng nhất các dịch vụ trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML), cũng như cơ sở hạ tầng đám mây hỗ trợ. Tìm hiểu cách đẩy nhanh hành trình máy …
Hướng triển khai cho các project Machine Learning …
Kiểm tra các mẫu trong tập train mà mô hình cho kết quả sai. Đầu tư thời gian vào làm sạch dữ liệu. Nếu mô hình không khái quát được tập development: Thêm dữ liệu train. Chú ý thêm dữ liệu mà giống với loại …
Machine Learning và Trí tuệ nhân tạo
Sử dụng máy học và trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm. Việc sử dụng AI và ML có trách nhiệm là chìa khóa để giải quyết một số vấn đề thách thức của nhân loại, tăng cường hiệu suất của con người và tối đa hóa năng suất. AWS cam kết phát triển các dịch vụ AI và ...
Ứng dụng mạng neuron để dự báo mưa kết hợp mạng cảm …
Ngày toà soạn nhận bài 12/5/2021, ngày ph ản biện đánh giá 31/5/2021, ngày chấp nh ận đăng 28/6/2021.
Phân nhóm các thuật toán Machine Learning | Khanh …
Tài liệu tham khảo. 1. Phân nhóm dựa trên phương thức học. Theo phương thức học, các thuật toán thường được chia làm 4 nhóm: Supervised Learning (Học có giám sát), Unsupervised Learning (Học không có giám sát), Semi-supervised Learning (Học bán giám sát), Reinforcement Learning (Học tăng ...
Các bước xây dựng mô hình Machine learning
7 bước để xây dựng một mô hình machine learning. Đối với nhiều tổ chức, phát triển mô hình machine learning là một hoạt động mới và có vẻ đáng sợ. Ngay cả đối với những người có kinh nghiệm về machine learning, việc xây dựng một mô hình AI đòi hỏi sự siêng năng ...
War Machine – Wikipedia tiếng Việt
War Machine (James Rupert "Rhodey" Rhodes) là một siêu anh hùng hư cấu xuất hiện trong truyện tranh Mỹ được xuất bản bởi Marvel Comics.Jim Rhodes lần đầu xuất hiện trong Iron Man #118 (tháng 1 năm 1979) bởi David Michelinie và John Byrne.Bộ giáp War Machine trở thành bộ giáp chiến đấu đặc trưng của nhân vật này, được tạo ra ...
MÁY HỌC HAY HỌC MÁY (MACHINE LEARNING) VÀ CÁC …
Máy học (machine learning) là một phần của trí tuệ nhân tạo trong đó các thuật toán máy tính được sử dụng để tự học từ dữ liệu và thông tin. Trong ...
Biến chữ thành hình ảnh với trình tạo ảnh đẹp AI | Canva
Biến chữ thành hình ảnh với trình tạo ảnh đẹp AI. Sáng tạo với từ ngữ. Biến chúng thành những hình ảnh tuyệt đẹp với ứng dụng tạo ảnh AI miễn phí từ Canva và thiết kế thêm …
9 hiểu lầm "ngớ ngẩn" về machine learning | TopDev
7. Machine learning không thiên vị. 8. Machine learning chỉ sử dụng cho những mục đích tốt. 9. Machine learning sẽ dần thay thế con người. Những hiểu lầm và quan niệm lệch lạc về machine learning xuất hiện ngày càng nhiều do nó ngày càng bị cường điệu hoá. Bài viết này sẽ cho ...
Học Machine Learning để làm gì?
Ngoài ra, Machine Learning còn được ứng dụng trong việc tự tạo các chú thích, mô tả nhỏ dựa theo bức ảnh được cung cấp. Để thực hiện yêu cầu này, máy tính nhất định phải có khả năng phân tích, hiểu chính xác về các đối tượng chính trong bức ảnh.
Machine learning là gì? | TopDev
Dataset (còn gọi là data corpus hay data stock): là tập dữ liệu ở dạng nguyên thủy chưa qua xử lý mà bạn đã thu thập được ở bước data … See more
Machine learning và những ứng dụng vi diệu
Machine learning, một lĩnh vực của Trí tuệ nhân tạo (AI) giúp máy tính có khả năng tự học dựa trên dữ liệu để giải quyết vấn đề mà không cần phải được lập trình thật chi tiết, cụ thể.Để đơn giản, hình dung bạn cần phân biệt quả táo và quả cam. Thật dễ dàng, tích tắc bạn có thể đưa ra đáp án ...
2. Bài toán dự báo — Deep AI KhanhBlog
Bài toán dự báo — Deep AI KhanhBlog. Trước khi đi vào chương này chúng ta sẽ cùng tìm hiểu các thuật ngữ được đối sánh giữa Tiếng Việt và Tiếng Anh: 2. Bài toán dự báo. Ở chương này chúng ta sẽ bắt đầu tìm hiểu về các thuật …
Đá thạch anh tự nhiên & nhân tạo: Sự khác biệt và cách nhận …
Ưu điểm của đá thạch anh nhân tạo. Màu sắc đa dạng hơn. Dải màu phong phú hơn đá thạch anh tự nhiên. Độ cứng cao. Độ bền cao. Có khả năng chống trầy xước, chống thấm tốt. Bề mặt sáng bóng, tính thẩm mỹ cao. An toàn với con người. Dễ dàng làm sạch và bảo dưỡng.
