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…
Kiến thức
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…
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…
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…
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…
Word Embedding – Vector hóa văn bản
Word Embedding là một bước quan trọng trong bài toán Text Mining bất kì. Trong bài này, tôi sẽ đưa ra lần lượt theo sự phát triển và cải tiến của các thuật toán Word Embeddings phổ biến hiện nay.
Word embedding là gì? Tại sao nó quan trọng?
Mạng nơ ron hay bất kỳ mô hình tính toán nào đều làm việc với các con số. Vậy làm thế nào để các mô hình tính toán có thể…
Vấn đề Overfitting & Underfitting trong Machine Learning
Khi xây dựng mỗi MH Machine Learning, chúng ta cần phải chú ý hai vấn đề: Ovefitting và Underfitting. Đây chính là nguyên nhân chủ yếu khiến MH có độ chính xác thấp.
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…
Cách làm dự án học máy của bạn bung bét (Phần 2)
Trong bài trước, chúng tôi đã hướng dẫn các bạn những cách cơ bản để làm một dự án học máy bung bét. Nếu các bạn vẫn hứng thú với…