Học Máy - Hai's Blog

Ảnh đại diện[Talk] Slide về RNNs, LSTM, GRU8 tháng 7, 2018 mục Học Máy, Học Sâu, RNN

Dưới đấy là slide giới thiệu về RNNs, LSTM, GRU tại Tokyo ML Event hôm chủ nhật 08/07/2018 vừa qua. Tiện đây, blog mình có thêm mục Chém gió lưu trữ lại các slide trình bày của mình tại các hội nhóm.

Đọc tiếp...

[NN] Mạng quá khớp - Overfitting28 tháng 5, 2018 mục Học Máy, ML

Cũng như các bài toán ML khác, mạng NN hoàn toàn có thể bị quá khớp nếu kích cỡ lớn quá mức cần thiết. Nên khi cài đặt mạng NN, người ta thường cài thêm các phương pháp như chính quy hoá, bỏ nút mạng… nhằm giảm được vấn đề này.

Đọc tiếp...

[NN] Về lan truyền ngược - Backpropagation27 tháng 4, 2018 mục Học Máy, ML

Bài viết này được dịch lại từ bài của anh Christopher Olah bởi anh ấy trình bày rất chi tiết và cực dễ hiểu nên mình không viết lại làm gì cho phí công nữa. Nội dung của bài viết này không phải về chi tiết giải thuật lan truyền ngược mà viết về nguyên lý cơ bản của giải thuật này. Nếu bạn cần xem chi tiết giải thuật được thực hiện ra sao thì có thể đọc bài viết trước của tôi.

Đọc tiếp...

[NN] Cài đặt mạng NN26 tháng 4, 2018 mục Học Máy, ML

Bài viết này sẽ tập trung vào việc cài đặt mạng NN để nhận dạng số và đưa ra một số mẹo để thu được kết quả tốt khi làm việc với mạng NN. Nếu bạn chưa có cái nhìn tổng quan về mặt lý thuyết của mạng NN thì tôi nghĩ rằng bạn nên đọc bài viết trước của tôi để có thể dễ dàng hiểu bài này hơn.

Đọc tiếp...

[NN] Mạng nơ-ron nhân tạo - Neural Networks23 tháng 4, 2018 mục Học Máy, ML

Mạng nơ-ron nhân tạo (Neural Network - NN) là một mô hình lập trình rất đẹp lấy cảm hứng từ mạng nơ-ron thần kinh. Kết hợp với các kĩ thuật học sâu (Deep Learning - DL), NN đang trở thành một công cụ rất mạnh mẽ mang lại hiệu quả tốt nhất cho nhiều bài toán khó như nhận dạng ảnh, giọng nói hay xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Đọc tiếp...

[ML] Support Vector Machine - SVM22 tháng 3, 2018 mục Học Máy, ML

Support Vector Machine - SVM là một phương pháp học có giám sát trong các mô hình nhận dạng mẫu. Nó không chỉ hoạt động tốt với các dữ liệu được phân tách tuyến tính mà còn tốt với cả dữ liệu phân tách phi tuyến. Với nhiều bài toán, SVM mang lại kết quả tốt như mạng nơ-ron với hiệu quả sử dụng tài nguyên tốt hơn hẳn.

Đọc tiếp...

[ML] Phân cụm K-Means (K-Means clustering)5 tháng 2, 2018 mục Học Máy, ML

Với bài toán học phi giám sát, làm sao ta có thể sắp xếp dữ liệu vào các nhóm tương ứng? Bài viết này sẽ trình bày một phương pháp đơn giản để có thể thực hiện được việc này là phương pháp phân cụm K-Means.

Đọc tiếp...

[ML] Hồi quy logistic (Logistic Regression)28 tháng 12, 2017 mục Học Máy, ML

Trong các phần trước ta đã tìm hiểu về phương pháp hồi quy tuyến tính để dự đoán đầu ra liên tục, phần này ta sẽ tìm hiểu thêm một thuật toán nữa trong học có giám sát là hồi quy logistic (Logistic Regression) nhằm mục đính phân loại dữ liệu.

Đọc tiếp...

  • Trang sau
  • trang thứ 1 trong 3 trang.
Ảnh đại diện

Do Minh Hai

Just a developerEnjoy life as a journeyFreelancerJapan

Từ khóa » Slide Học Máy