Trong những năm gần đây, nhân lực trong lĩnh vực AI tăng “theo cấp số nhân”, đã đáp ứng được phần nào nhu cầu của chuyển đổi số. Tuy nhiên, vẫn tồn tại một sự thiếu hụt đáng kể nhân tài trong lĩnh vực này với các kỹ năng cần thiết. Thông qua bài viết … Đọc tiếp
Trong phần trước, tôi đã giới thiệu các bạn lý thuyết và cách hoạt động của phân loại Naive Bayes. Trong phần này, tôi sẽ giới thiệu các bạn về code phân loại Naive Bayes với thư viện Sklearn – một thư viện mạnh về các thuật toán trên Python. Ví dụ Trong bài … Đọc tiếp
Trong bài này, tôi sẽ cùng các bạn tìm hiểu về thuật toán cơ bản của phương pháp Supervised Learning (Học có giám sát) là thuật toán phân loại Naive Bayes. Bài viết được chia làm hai phần: phần đầu ta sẽ cùng tìm hiểu cách thức hoạt động của thuật toán Naive Bayes và … Đọc tiếp
Qua phần 1 ta đã biết xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể hiểu đơn giản là ngôn ngữ của con người. Máy tính được lập trình để xử lý tốt đối với dữ liệu có cấu trúc như các bảng số hay database. Nhưng ngôn ngữ của con người lại được thể hiện … Đọc tiếp
Chúng tôi đã có nhiều bài viết về Word Embedding hay các phương pháp Véc tơ hóa văn bản (các bạn có thể xem tại đây). Bài viết này sẽ hướng dẫn cách nạp các véc tơ đã được huấn luyện của GloVe để có thể sử dụng trong các mô hình học máy. GloVe … Đọc tiếp
Với những ai đang học và làm về Deep Learning thì việc có GPU sử dụng là điều cần thiết. GPU sẽ hỗ trợ bạn chạy những thuật toán Deep Learning. Và tất nhiên, thay vì chi tiền cho một GPU, bạn có thể tham khảo Google Colab. Đây thực sự là một điều tuyệt … Đọc tiếp
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể hiểu đơn giản là ngôn ngữ của con người. Máy tính được lập trình để xử lý tốt đối với dữ liệu có cấu trúc như các bảng số hay database. Nhưng ngôn ngữ của con người lại được thể hiện trên từ ngữ. Dữ liệu được … Đọc tiếp
![[NLP] Xử lý POS với thuật toán Conditional Random Fields](https://trituenhantao.io/wp-content/uploads/2019/04/pos-tagging.png "[NLP] Xử lý POS với thuật toán Conditional Random Fields")
Trong lĩnh vực Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), hầu hết các mô hình cơ bản đều được xây dựng dựa trên phương pháp Bag of Words. Nhưng, các mô hình như vậy không thể xác định được các mối quan hệ về cú pháp giữa các từ. Ví dụ: với một mô hình … Đọc tiếp
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
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