Tag Machine Learning

Tìm kiếm bài viết trong Tag Machine Learning

- vừa được xem lúc

[Paper reading] PaLI: A Jointly-Scaled Multilingual Language-Image Model

Giới thiệu chung. Việc tăng dung lượng mạng neural đã đạt những thành tựu nhất định với các tác vụ liên quan đến NLP và Computer Vision.

0 0 6

- vừa được xem lúc

Paper reading | EASY – Ensemble Augmented-Shot Y-shaped Learning: State-Of-The-Art Few-Shot Classification with Simple Ingredients

Tóm tắt. Mục tiêu của Few-shot learning là tận dụng tri thức học được từ 1 hoặc nhiều model deep learning để đạt hiệu suất tốt trên một bài toán mới.

0 0 2

- vừa được xem lúc

Tìm hiểu Few-Shot Learning trong các bài toán Computer Vision

Giới thiệu chung. Một vấn đề khi sử dụng các model Deep Learning là không phải lúc nào ta cũng có đủ lượng dữ liệu để train.

0 0 2

- vừa được xem lúc

Làm như nào để giải thích một mô hình học máy? (phần 1)

Giới thiệu. Các mô hình học máy đã bắt đầu thâm nhập vào các lĩnh vực quan trọng, yêu cầu về tính bảo mật và độ chính xác cao như y tế, hệ thống tư pháp và ngành tài chính.

0 0 4

- vừa được xem lúc

Boruta - Một thuật toán mạnh mẽ cho lựa chọn đặc trưng

Feature selection là một bước cơ bản trong các Machine learning pipeline. Ta có trong tay một đống "thập cẩm" các feature, công việc bây giờ là chọn những feature quan trọng và bỏ những feature không

0 0 3

- vừa được xem lúc

Tìm hiểu về Swin Transformers

Giới thiệu chung. Ngoài các model CNN thì các model họ Transformer cũng đạt những kết quả ấn tượng khi sử dụng trong các task về Computer Vision như object detection, image classification, semantic se

0 0 2

- vừa được xem lúc

Lựa chọn Feature sao cho đúng?

Đa phần trong chúng ta khi thực hiện feature-selection đều sử dụng "SelectFromModel" (một module của Scikit-learn). Thường thì công việc ta sẽ làm như sau:.

0 0 2

- vừa được xem lúc

Cách Machine Learning đang thay đổi ngành công nghiệp quảng cáo và tiếp thị trực tuyến

Trong thời đại số hóa hiện nay, Machine Learning (ML) đang trở thành một trong những công nghệ quan trọng nhất, đã thay đổi hoàn toàn cách chúng ta tiếp cận và thực hiện quảng cáo và tiếp thị trực tuy

0 0 5

- vừa được xem lúc

Model của bạn thật sự tốt hay chỉ là một sự may mắn?

Nếu từng tham gia các cuộc thi trên Kaggle, bạn sẽ thấy rằng, chỉ cần chênh lệch 0.01% kết quả cũng sẽ làm bạn thằng $100.

0 0 5

- vừa được xem lúc

Dự báo chuỗi thời gian là gì? Các loại dự báo và phương pháp thực hiện

1. Dự báo chuỗi thời gian là gì.

0 0 13

- vừa được xem lúc

Paper reading | ZipIt! Merging Models from Different Tasks without Training

Giới thiệu chung. Các model hình ảnh ngày càng phát triển mạnh với khả năng thực hiện chính xác được nhiều task khác nhau, từ classification với hàng nghìn class cho đến những task về object detection

0 0 10

- vừa được xem lúc

[Paper Reading] Hydra Attention: Efficient Attention with Many Heads

Giới thiệu chung. Transformer thể hiện được sức mạnh vượt trội trong nhiều tác vụ AI nói chung và Computer Vision nói riêng, nếu đã là một người học tập và nghiên cứu về AI hẳn bạn không thể không biế

0 0 5

- vừa được xem lúc

INPAINT KHUÔN MẶT SỬ DỤNG HÌNH ẢNH THAM CHIẾU: KHI KHOA HỌC KẾT HỢP NGHỆ THUẬT

GIỚI THIỆU. Face Inpainting là việc khôi phục lại cái khu vực hình ảnh đã bị xóa (masked / corrupted) trên khuôn mặt trong khi vẫn giữ được sự hài hòa của tổng thể bố cục.

0 0 10

- vừa được xem lúc

Paper reading | NEURAL TOPIC MODEL VIA OPTIMAL TRANSPORT

Giới thiệu. Các Neural Topic Models được sự chú ý trong giới research nhờ có kết quả đầy hứa hẹn trong task text analysis .

0 0 15

- vừa được xem lúc

Medium Premium series - Đừng chỉ là Frameworker, hãy trở thành Engineer

Lời tựa của người dịch. Chào các bạn, mình là Biên, một Flutter mobile dev.

0 0 19

- vừa được xem lúc

[Paper Reading] Hydra Attention: Efficient Attention with Many Heads

Giới thiệu chung. Transformer thể hiện được sức mạnh vượt trội trong nhiều tác vụ AI nói chung và Computer Vision nói riêng, nếu đã là một người học tập và nghiên cứu về AI hẳn bạn không thể không biế

0 0 16

- vừa được xem lúc

Giải quyết bài toán Vision-Language với BLIP-2 và InstructBLIP

Giới thiệu. Với sự phát triển của AI (Artificial Intelligence) hiện nay, các mô hình Computer Vision (CV) hay Natural Language Processing (NLP) đang ngày càng dễ học, dễ làm và dễ ứng dụng hơn bao giờ

0 0 13

- vừa được xem lúc

Paper Reading | DIT: SELF-SUPERVISED PRE-TRAINING FOR DOCUMENT IMAGE TRANSFORMER

Giới thiệu chung. Các bài toán trích xuất thông tin từ hình ảnh luôn được nhận sự quan tâm vì tính ứng dụng rộng rãi.

0 0 9

- vừa được xem lúc

[Deeplearning-1] Giải thích Machine Learning và Deep Learning bằng ngôn ngữ đại chúng

Phân biệt Artificial Intelligence, Machine Learning và Deep Learning. Đầu tiên chúng ta phải phân biệt rõ ba khái niệm này có quan hệ như thế nào với nhau trước khi đi sâu vào phần giải thích về Machi

0 0 13

- vừa được xem lúc

[Paper Reading] ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision

Giới thiệu chung. Các mô hình Vision-and-Language pretraining (VLP) tỏ ra hiệu quả trong việc cải thiện các downstream task liên quan đến sự kết hợp thông tin cả ngôn ngữ và hình ảnh.

0 0 15