Kiến thức

Kể từ khi được thành lập như một ngành học vào năm 1955, lĩnh vực nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo (AI) đã được chia thành các nhóm khác nhau, trong đó có hai nhóm nổi tiếng là Symbolic AI và Machine Learning. Mặc dù Symbolic AI từng thống trị trong những thập kỷ đầu … Đọc tiếp

Hàm đánh giá dùng làm gì? Một trong những vấn đề của lính mới là phân biệt được các khái niệm na ná nhau trong machine learning. Bạn đã bao giờ nhầm lẫn giữa độ đo (metric) và hàm tối ưu (hàm loss) của một mô hình học máy? Nếu câu trả lời là có … Đọc tiếp

Graph Embedding là một nhánh các phương pháp biểu diễn đồ thị dưới dạng véc tơ. Đồ thị là một cách biểu diễn dữ liệu đặc biệt trong khoa học máy tính. Dựa trên cách biểu diễn này, chúng ta có thể sử dụng các tính chất trên đồ thị để khai phá dữ liệu, … Đọc tiếp

Lịch sử của AI có thể giống như một chủ đề dày đặc và không thể xuyên thủng đối với những người không thành thạo về khoa học máy tính và các tập hợp con của nó. Mặc dù trí thông minh nhân tạo có vẻ huyền bí và khó chạm tới như vậy, nhưng … Đọc tiếp

Dữ liệu cho AI là yếu tố không thể thiếu trong bất kỳ một dự án Trí tuệ nhân tạo thành công nào. Nhưng chúng ta cần quan tâm đến chất lượng dữ liệu hay số lượng dữ liệu? Giữa một dataset nhỏ chất lượng tốt và một dataset khổng lồ với nhiều ví dụ … Đọc tiếp

GPT – các mô hình sinh ngôn ngữ của OpenAI đã tạo ra một làn sóng mới trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Các mô hình này có thể thực hiện các nhiệm vụ NLP khác nhau như trả lời câu hỏi, truy xuất văn bản, tóm tắt văn bản, v.v. mà không cần … Đọc tiếp

Nếu bạn muốn tìm hiểu về Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, hãy cùng dành thời gian tìm hiểu 10 thuật ngữ phổ biến trong NLP nhé. Việc biết các thuật ngữ là điều cần thiết để hiểu bất kì một hướng dẫn nào. Khi các Lập trình viên và các Nhà khoa học dữ … Đọc tiếp

Các nhà nghiên cứu và các công ty đang tạo ra các mạng truyền thông siêu an toàn có thể hình thành nền tảng của một mạng internet lượng tử. Hãy cùng Trí tuệ nhân tạo tìm hiểu cách nó hoạt động. Ngày nay, dữ liệu nhạy cảm thường được mã hóa, sau đó gửi … Đọc tiếp

Việc xây dựng một mô hình AI hoặc ML hoạt động giống như con người đòi hỏi khối lượng lớn dữ liệu đào tạo. Đối với một mô hình đưa ra quyết định và thực hiện hành động, nó phải được đào tạo để hiểu thông tin cụ thể. Chú thích dữ liệu là phân … Đọc tiếp