Phần 2: Phân loại Naive Bayes (Coding)

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

XLNet – Người khổng lồ thay thế vị trí của BERT

Năm 2018, Google giới thiệu BERT, mô hình học sâu pre-trained lập kỷ lục với 11 kết quả state-of-the-art với các nhiệm vụ của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nó nhanh chóng nhận được sự quan tâm lớn của các nhà khoa học và công nghiệp trên toàn thế giới. Các công trình nghiên … Đọc tiếp

Thuật ngữ về Deep Learning cho “lính mới” – Phần 1

Nếu một người ở thế kỷ 20 không hiểu gì về điện thì khả năng họ sẽ gặp phải rất nhiều khó khăn. Tương tự như vậy ở thế kỷ 21, nếu bạn không biết đến sự tồn tại của Deep Learning thì bạn đang đánh mất một lợi thế cạnh tranh rất lớn. Nếu … Đọc tiếp

Phần 1: Phân loại Naive Bayes (Lý thuyết)

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