Kiến thức

Các bài viết chuyên sâu về học máy, học sâu, xử lý ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thuật toán và toán học cao cấp.

Phục vụ các kỹ sư và nhà khoa học.

Xây dựng mô hình Neural Network

Neural Network (mạng nơ-ron) là mô hình mang lại những kết quả đột phá trong những năm gần đây. Trong bài này, hãy cùng xây dựng Neural Network mà không sử dụng đến các thư viện như TensorFlow hay Pytorch để giúp bạn có thể hiểu rõ hơn về Neural Network. Mô hình Neural Network … Đọc tiếp

Thống kê suy luận – Hai trường phải triết học

Thống kê suy luận là nền tảng cho Trí tuệ nhân tạo cũng như Học máy ngày nay. Hai trường phái triết học nổi tiếng trong thống kê suy luận là Suy luận Frequentist và Suy luận Bayesianist. Điều thú vị là hai trường phái tưởng chừng mâu thuẫn nhau nhưng vẫn tồn tại song … Đọc tiếp

6 tháng để thành thạo Deep Learning

Ngày nay, Deep Learning (Học Sâu) là một lĩnh vực quan trong trong học máy cũng như trong trí tuệ nhân tạo. Hầu hết những phương pháp của Học sâu đều có độ chính xác cao hơn so với những thuật toán với những bài toán khác. Deep Learning có độ phức tạp hơn so … Đọc tiếp

Phát ngôn thú vị về AI

Phát ngôn thú vị về AI sẽ giúp bạn nhận thức được tương lai với sự trợ giúp của các “máy suy nghĩ”. Hãy cùng trituenhantao.io khám phá nhé: “Một đứa trẻ sẽ học bò, học đi và học chạy. Chúng ta đang ở giai đoạn học bò trong ứng dụng học máy”  ― Dave … Đọc tiếp

DOC2VEC – Phương pháp Vector hóa văn bản

Trong bài trước chúng ta đã tìm hiểu qua về phương pháp Word2Vec. Trong bài này, chúng ta sẽ tìm hiểu mô hình Doc2vec, cách xây dựng mô hình và mối quan hệ với phương pháp Word2vec và những điểm mạnh của phương pháp. Tại sao Doc2Vec lại cần thiết? Trên thực tế, dữ liệu … Đọc tiếp

Topic Modeling với Scikit Learn (Phần 2)

Ở bài trước, ta thấy cả 2 thuật toán Topic Modeling đều đưa ra kết quả có những dữ liệu nhiễu hay những chủ đề khó có thể tìm được tên. Vậy ta sẽ thực hiện cải thiện mô hình. Ý tưởng của phần này, chúng ta sẽ xem xét kĩ lại hai ma trận … Đọc tiếp