Tensorflow và PyTorch là hai framework mạnh mẽ nhất hiện nay để xây dựng và huấn luyện các mạng nơ ron nhân tạo. Thực tế là càng nhiều lựa chọn thì càng ít thỏa mãn. Câu hỏi đau đầu khi chúng ta có nhiều hơn một lựa chọn đó là: Chọn cái nào? Trong bài … Đọc tiếp

Dữ liệu là nguồn năng lượng của máy học ứng dụng. Do đó, việc thu thập và sử dụng dữ liệu hiệu quả là vô cùng quan trọng. Trong bài này, hãy cùng trituenhantao.io tìm hiểu Sampling và Resampling, hai phương pháp cần thiết để đạt được mục tiêu tối ưu việc thu thập và … Đọc tiếp

Boosting là một kỹ thuật ensemble có mục tiêu tạo ra một bộ phân lớp mạnh từ một số các bộ phân lớp yếu hơn. AdaBoost là thuật toán boosting được phát triển cho phân lớp nhị phân và là thuật toán đầu tiên thực sự thành công. Tìm hiểu AdaBoost là một cách hiệu … Đọc tiếp

Cross validation là một phương pháp thống kê được sử dụng để ước lượng hiệu quả của các mô hình học máy. Nó thường được sử dụng để so sánh và chọn ra mô hình tốt nhất cho một bài toán. Kỹ thuật này dễ hiểu, dễ thực hiện và cho ra các ước lượng … Đọc tiếp