Một ví dụ nổi bật về thuật toán AI để nhận diện chữ viết tay là thuật toán Convolutional Neural Networks (CNN). Hãy tưởng tượng, ta sử dụng TensorFlow, một thư viện học sâu phổ biến, để xây dựng một mô hình CNN.

Bước 1: Xử lý dữ liệu

Dataset thường được sử dụng để nhận diện chữ viết tay là MNIST. Trong TensorFlow, bạn có thể dễ dàng tải dataset này. Ta cần tách dữ liệu thành dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm thử, chuẩn hóa các giá trị pixel từ 0-255 thành 0-1.

Bước 2: Xây dựng mô hình

Mô hình CNN thường gồm các lớp: convolutional layers, pooling layers và fully connected layers.

Bước 3: Huấn luyện mô hình

Mô hình được huấn luyện bằng cách sử dụng thuật toán tối ưu hóa (như Adam) để giảm thiểu sự mất mát trên tập huấn luyện.

Bước 4: Đánh giá mô hình

Đánh giá mô hình trên tập dữ liệu kiểm thử để xem mô hình dự đoán tốt như thế nào.

Để lưu mô hình sau khi huấn luyện, bạn có thể sử dụng:

model.save('my_model.h5')

Nối tiếp với câu chuyện, ta có thể cùng đi tìm câu trả lời cho câu hỏi "Con người có lái tàu nhanh hơn AI hay không?" trên trituenhantao.io hay không nhỉ? Chắc chắn sẽ thú vị đấy!