Tag Machine Learning
Tìm kiếm bài viết trong Tag Machine Learning
Artificial intelligence, machine learning, và deep learning
Bài viết giới thiệu về bối cảnh lịch sử của artificial intelligence, machine learning, và deep learning. Cách deep learning hoạt động ở mức độ tổng quát, những gì deep learning đã đạt được cho đến nay
0 0 24
SVM, Soft Margin SVM, Kermel SVM, Multi-class SVM
SVM. SVM (Support Vector Machine) là một thuật toán học máy được sử dụng trong bài toán phân loại và hồi quy, được sử dụng nhiều nhất trong học máy trước khi mạng nơ ron nhân tạo trở lại với các mô hì
0 0 27
Paper reading | MOBILEVIT: LIGHT-WEIGHT, GENERAL-PURPOSE, AND MOBILE-FRIENDLY VISION TRANSFORMER
Giới thiệu chung. Các mô hình CNN đạt được kết quả SOTA trong các task về mobile vision.
0 0 21
Trả lời một số câu hỏi interview Machine Learning & Deep Learning
Math. Đây là phần không thể thiếu trong các buổi phỏng vấn vì toán học đóng vai trò quan trọng, nền tảng trong Machine Learning. . Đạo hàm là gì.
0 0 31
Training thêm data cho GPT-2 model, version thử nghiệm thực tế :smile
Mở. Vừa qua cũng thấy nhiều bạn tìm hiểu về chatGPT, các kiến thức chủ đạo như mô hình Tranformer.
0 0 29
Khám phá các công nghệ source phổ biến trong AI
ChatAI là một công nghệ hiện đại được sử dụng để tạo ra các chatbot thông minh và đáp ứng nhu cầu giao tiếp giữa con người và máy tính. ChatAI sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tự động tạo ra câu trả l
0 0 39
Evaluating and Testing models - có vẻ phức tạp hơn bạn nghĩ
Lời mở đầu. Đánh giá/kiểm thử là một trong những khâu quan trọng nhất trong kỹ thuật phần mềm.
0 0 24
Zero-shot Object Detection with Detic
Gần đây chúng ta đã quá quen thuộc với từ khóa "zero-shot", một trong những ví dụ điểm hình của nó chính là ChatGPT của OpenAI đang làm mưa làm gió trên khắp các diễn đàn kể cả không liên quan tới trí
0 0 39
How embedding layer work
Why need word embedding. Sure! An embedding layer is a neural network layer that learns a representation (embedding) of discrete inputs (usually words or tokens) in a continuous vector space.
0 0 30
Điểm tin AI tuần qua: 20/03/2023 - 26/03/2023
Chương trình điểm tin hàng tuần của AI Research được xây dựng nhằm mục đích giúp bạn cập nhật các xu hướng mới nhất. Nội dung của chương trình bao gồm các nội dung như sau:.
0 0 21
Điểm tin AI tuần qua: 13/03/2023 - 20/03/2023
Chương trình điểm tin hàng tuần của AI Research được xây dựng nhằm mục đích giúp bạn cập nhật các xu hướng mới nhất. Nội dung chính:.
0 0 24
Điểm tin AI tuần qua: 05/03/2023 - 12/03/2023
Chương trình điểm tin hàng tuần của AI Research được xây dựng nhằm mục đích giúp bạn cập nhật các xu hướng mới nhất. Nội dung của chương trình bao gồm các nội dung như sau:.
0 0 24
Diffusion model, nhưng là vỡ lòng (P1)
Đổi gió tí nhỉ, nay thì mình sẽ nói về một mô hình khác của dòng họ Generative models (dòng họ sinh dữ liệu). Các tiền bối đi trước của dòng họ này có thể kể đến là Auto-Encoder, GAN và Flow-based mod
0 0 29
Sigmoid dưới góc nhìn xác suất
Trong các bài toán phân lớp (classification) sử dụng Deep Learning, phần không thể thiếu cho đầu ra chính là hàm sigmoid (cho 2 classes) hay softmax (biến thể của sigmoid cho nhiều classes). Mục đích
0 0 23
TẠI SAO LẠI SỬ DỤNG ACTIVATION FUNCTION TRONG NEURAL NETWORK
Khi mọi người làm việc với mạng neural thì chắc hẳn thành phần activation function chắc hẳn không còn xa lạ gì nữa với những hàm kích hoạt như Sigmoid, Relu, softmax,.. Nhưng tại sao nó lại cần ở tron
0 0 22
Introducing simple chatbot model with Flask and MongoDB - Giới thiệu mô hình chatbot đơn giản cùng với Flask và MongoDB
Table of content ( Mục lục ). . English - Tiếng Anh. Vietnamese - Tiếng Việt.
0 0 29
Luyên thuyên về ChatGPT...
Đây là góc nhìn cá nhân của mình. Bài này mình viết luyên thuyên nên sẽ dài đó, cần cân nhắc trước khi đọc để không buồn ngủ nhé.
0 0 29
P4. (Lại là) Machine Learning with Graphs
Trong phần 2, mình có đề cập đến cấp độ Node trong bài toán Machine Learning in Graphs rồi (mọi người có thể xem lại tại link này: P2. Machine Learning with Graphs).
0 0 31
3 Cấp độ hiểu về Batch Normalization (Bài dịch - Johann Huber)
Trong series bài dịch này, mình sưu tầm những bài trên nguồn như Medium và dịch lại với mục đích:. .
0 0 30
P3. Nấu món Graphs cùng NetworkX
Trong hai phần trước, mình đã giới thiệu một chút về Graphs cũng như một số bài toán Machine Learning ở cấp độ Node cho Graphs rồi. Để đổi gió một tí thì hôm nay thực hành xào nấu mấy món khai vị liên
0 0 27