Machine learning

Bài giảng Khai thác dữ liệu và ứng dụng: Tổng quan về khóa học và Giới thiệu về Khai thác dữ liệu cung cấp phần giới thiệu chung về lĩnh vực khai thác dữ liệu và các ứng dụng thực tế của nó. Bài giảng giải thích các khái niệm, thuật ngữ chính và phác thảo các giai đoạn của quá trình khám phá kiến ​​thức. Bài giảng cũng nêu bật vai trò của máy học trong khai thác dữ liệu và giới thiệu các công cụ để phân tích dữ liệu và các dự án theo nhóm.

42p hoatrongguong03 15-05-2025 0 0   Download

Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng - Bài 1: Bài mở đầu là chuyên đề giới thiệu tổng quan về môn học và lĩnh vực học sâu. Bài giảng sẽ trình bày lịch sử hình thành, những thành tựu nổi bật của Trí tuệ Nhân tạo và ôn tập các kiến thức nền tảng toán học cần thiết. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

59p hoatrongguong03 15-05-2025 1 0   Download

Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng - Bài 2: Mô hình máy học đi sâu vào các mô hình học máy cơ bản, tạo nền tảng cho học sâu. Chuyên đề này bao gồm mô hình hồi quy tuyến tính, hồi quy luận lý, softmax regression và giới thiệu về mạng nơ-ron truyền thống. Nắm vững các mô hình này là yếu tố then chốt để bạn hiểu cách học sâu hoạt động. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

34p hoatrongguong03 15-05-2025 0 0   Download

Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng - Bài 3: Mạng Convolutional Neural Network tập trung vào một trong những kiến trúc mạng nơ-ron mạnh mẽ nhất, đặc biệt hiệu quả trong xử lý ảnh. Chuyên đề này giới thiệu về CNN, cách thức hoạt động và hướng dẫn cài đặt CNN sử dụng thư viện Tensorflow. Đây là kiến thức cốt lõi để bạn xây dựng các ứng dụng thị giác máy tính. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

37p hoatrongguong03 15-05-2025 0 0   Download

Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng - Bài 4: Các kiến trúc xử lý ảnh phổ biến tiếp tục khám phá các mô hình CNN tiên tiến và ứng dụng thực tế. Chuyên đề này ôn lại kiến trúc CNN, giới thiệu các mô hình xử lý ảnh phổ biến và kỹ thuật học chuyển tiếp (Transfer Learning) mạnh mẽ. Nắm vững các kiến trúc này giúp bạn giải quyết nhiều bài toán thị giác máy tính phức tạp. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

39p hoatrongguong03 15-05-2025 0 0   Download

Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng - Bài 5: Học sâu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên Word2Vec là chuyên đề đi sâu vào ứng dụng học sâu trong lĩnh vực Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP). Bài giảng giới thiệu tổng quan về NLP và đặc biệt tập trung vào mô hình Word2Vec, một kỹ thuật tạo biểu diễn vector cho từ. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

33p hoatrongguong03 15-05-2025 1 0   Download

Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng - Bài 6: Recurrent Neural Network giới thiệu về mạng nơ-ron hồi quy (RNN), một kiến trúc mạnh mẽ cho dữ liệu trình tự. Chuyên đề này phân tích mô hình ngôn ngữ và các bài toán trong NLP, đồng thời đi sâu vào giới thiệu về RNN cùng những vấn đề và hướng giải quyết thường gặp. Đây là kiến thức cốt lõi để xử lý các chuỗi dữ liệu. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

37p hoatrongguong03 15-05-2025 0 0   Download

Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng - Bài 7: Các biến thể của Recurrent Neural Network tiếp tục khám phá các kiến trúc RNN tiên tiến hơn để giải quyết những hạn chế của mô hình cơ bản. Chuyên đề này trình bày Long Short Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), Bidirectional RNN và Deep-stacked RNN. Nắm vững các biến thể này giúp bạn xử lý hiệu quả các chuỗi dài và phức tạp. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

36p hoatrongguong03 15-05-2025 1 0   Download

Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng - Bài 8: Mô hình Sequence-to-Sequence đi sâu vào một kiến trúc quan trọng cho các bài toán chuyển đổi trình tự. Chuyên đề này giới thiệu về dịch máy (Machine Translation), mô hình ngôn ngữ điều kiện và kiến trúc mã hóa-giải mã (Encoder-Decoder Architecture). Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

11p hoatrongguong03 15-05-2025 0 0   Download

Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng - Bài 9: Cơ chế Attention trong Mô hình Seq2Seq giới thiệu một kỹ thuật đột phá giúp cải thiện đáng kể hiệu suất của mô hình Seq2Seq. Chuyên đề này sẽ làm rõ cơ chế Attention, cách nó cho phép mô hình tập trung vào các phần quan trọng của dữ liệu đầu vào khi tạo đầu ra.

12p hoatrongguong03 15-05-2025 0 0   Download

Lesson "Machine Vision" Chapter 6 - Image Segmentation, compiled including the following main contents: Fundamentals; Point, Line, and Edge Detection; Thresholding; Image Segmentation Using Deep Learning.

83p phongtrongkim0906 16-05-2025 1 1   Download

This study advances forest fire susceptibility mapping in Gia Lai province by leveraging optimized machine learning models.

13p vijiraiya 19-05-2025 1 1   Download

This paper presents an advanced machine learning model, named ES-ANN, which combines an Artificial NeuralNetwork (ANN) with Evolution Strategies (ES) to predict flyrock distance in open-pit mines with high accuracy.

14p vijiraiya 19-05-2025 1 1   Download

Bài giảng "Lập trình Python cho máy học: Bài 9 - Mô hình và bài toán máy học" trình bày về bài toán máy học; mô hình máy học; máy học tự động (Auto Machine learning). Mời các bạn cùng tham khảo!

57p bachlapkim01 09-05-2025 1 1   Download

This paper aims to enhance computational performance for behavior prediction of tri-directional functionally graded plates using ensemble learning methods such as random forest, extreme gradient boosting, and light gradient boosting machine. Furthermore, the effectiveness of these methods is verified by comparing their results with those of artificial neural networks.

11p visarada 28-04-2025 1 1   Download

This study focuses on developing a machine learning model through the process of analyzing. comparing, and evaluating the performance of five models: AdaBoost, Decision Tree, RandomForest, ExtraTree, and BernoulliNB. All models are implemented using the "Predict Student Dropout Dataset." Based on the results obtained after processing the data, the study will conduct an analysis based on two main criteria: evaluation by average percentage, standard deviation, and final outcomes, as well as evaluation using a time-series model of age (Balanced Accuracy Progression).

16p visarada 28-04-2025 1 1   Download

In this article, we will discuss the use of a database, called Churn Modeling, which collects statistical data from banks. We will also explore the application of the BernoulliNB algorithm, combined with the incremental machine learning method, to process streaming data and analyze and predict customer churn rates in banks.

10p visarada 28-04-2025 1 1   Download

The present study aims to explore the utilization of a depression symptom database, employing classical machine learning techniques, with a focus on the Random Forest algorithm alongside other methodologies, to assess and diagnose stress levels.

12p visarada 28-04-2025 1 1   Download

This research proposes a blockchain-based knowledge system for EMR management, utilizing the Hyperledger Fabric framework and machine learning (ML) algorithms. By combining the immutable and decentralized nature of blockchain with the predictive capabilities of ML, this system aims to support medical diagnostics and decision-making, with a specific focus on stroke prediction.

9p visarada 28-04-2025 1 1   Download

Ontology matching, a field within data management and information retrieval, utilizes machine learning to integrate and link different data sources by identifying equivalences and relationships between concepts across various ontologies. This report provides an overview of key techniques and methods in ontology matching, including vectorization and embeddings such as Word2Vec, similarity measure like Levenshtein Distance and Jaccard Index, and machine learning models that improve accuracy in classifying and matching concepts.

11p visarada 28-04-2025 1 1   Download