Mô hình chi tiết máy

Bài giảng Nhập môn mạng máy tính cung cấp cái nhìn tổng quan về kiến trúc và hoạt động của mạng máy tính. Chuyên đề này giới thiệu các khái niệm cơ bản về mạng, đi sâu vào tầng Application và tầng Transport, hai tầng quan trọng trong mô hình mạng. Đây là nền tảng thiết yếu để bạn hiểu cách các thiết bị giao tiếp với nhau qua mạng. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

111p hoatrongguong03 15-05-2025 1 1   Download

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Logistic Regression cung cấp cái nhìn chi tiết về phương pháp hồi quy logistic trong bài toán phân loại. Bài thuyết trình trình bày các loại hồi quy logistic, hàm sigmoid, hàm mất mát và cách tối ưu hóa mô hình. Đây là một trong những phương pháp nền tảng trong học máy được ứng dụng rộng rãi trong phân tích dữ liệu. Mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm chi tiết!

31p hoatrongguong03 15-05-2025 0 0   Download

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Loan approval prediction giới thiệu hệ thống dự đoán phê duyệt khoản vay dựa trên các thuộc tính người vay và mô hình học máy. Bài thuyết trình trình bày quá trình xây dựng bài toán, áp dụng thuật toán và đánh giá hiệu quả mô hình. Đây là hướng ứng dụng quan trọng trong lĩnh vực tài chính. Mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm chi tiết!

20p hoatrongguong03 15-05-2025 0 0   Download

Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Multi-label classification of enzyme substrates trình bày ứng dụng kỹ thuật phân loại đa nhãn trong nhận diện cơ chất của enzyme. Bài thuyết trình trình bày tổng quan bài toán, xây dựng mô hình và đánh giá kết quả. Đây là một ứng dụng tiềm năng trong nghiên cứu sinh học và hóa sinh. Mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm chi tiết!

41p hoatrongguong03 15-05-2025 1 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 Học máy thống kê: Hồi quy tuyến tính (Linear Regression - Supervised learning) giới thiệu một trong những thuật toán cơ bản và quan trọng nhất trong học máy có giám sát. Chuyên đề này sẽ đi sâu vào khái niệm hàm hồi quy và phương pháp bình phương bé nhất (Least Squares Method) để tìm ra mô hình tuyến tính tối ưu. Đây là nền tảng vững chắc để bạn hiểu về các mô hình dự đoán. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

36p hoatrongguong03 15-05-2025 1 0   Download

Bài giảng Học máy thống kê: Hồi quy logistic (Logistic Regression) giới thiệu khái niệm hồi quy logistic thông qua các ví dụ minh họa và phân tích hàm mất mát liên quan. Nắm vững hồi quy logistic giúp bạn giải quyết hiệu quả nhiều bài toán phân loại thực tế. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

20p hoatrongguong03 15-05-2025 1 0   Download

Bài giảng Học máy thống kê: Tổng quan về máy học giới thiệu các khái niệm cơ bản, phương pháp kiểm thử và thẩm định mô hình, các loại hình máy học phổ biến và những thách thức chính thường gặp. Nắm vững chuyên đề này là bước khởi đầu quan trọng để bạn tiếp cận thế giới của trí tuệ nhân tạo. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

49p hoatrongguong03 15-05-2025 0 0   Download

Bài giảng Học máy thống kê: Một dự án máy học bao gồm các bước từ xác định bối cảnh, thu thập và khám phá dữ liệu, đến chuẩn bị, huấn luyện, tinh chỉnh mô hình và cuối cùng là vận hành hệ thống. Đây là kim chỉ nam giúp bạn thực hiện dự án máy học một cách bài bản và hiệu quả. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

51p hoatrongguong03 15-05-2025 0 0   Download

Bài giảng Học máy thống kê: Phân lớp và cách đánh giá bộ phân lớp tập trung vào bài toán phân loại dữ liệu, một trong những nhiệm vụ cốt lõi của học máy. Chuyên đề này sẽ trình bày các bài toán phân lớp nhị phân, đa lớp, đa nhãn và đa đầu vào, cùng với các phương pháp đánh giá hiệu quả của bộ phân lớp. Nắm vững chuyên đề này sẽ giúp bạn xây dựng và đánh giá chính xác các mô hình phân loại. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

34p hoatrongguong03 15-05-2025 0 0   Download

Bài giảng Học máy thống kê: Cây quyết định (Decision Tree) giới thiệu một thuật toán học máy trực quan và dễ hiểu, được sử dụng rộng rãi cho cả phân loại và hồi quy. Chuyên đề này sẽ hướng dẫn cách xây dựng cây quyết định, các điều kiện dừng và cách xử lý các dạng dữ liệu khác nhau. Nắm vững cây quyết định giúp bạn tạo ra các mô hình dễ giải thích. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

25p hoatrongguong03 15-05-2025 0 0   Download

Bài giảng Học máy thống kê: Mô hình máy học kết hợp (Ensemble Learning) khám phá các kỹ thuật kết hợp nhiều mô hình học máy để đạt được hiệu suất tốt hơn. Chuyên đề này sẽ trình bày các phương pháp như Bagging, Pasting, Random Forests, Boosting và Stacking. Học các kỹ thuật này sẽ giúp bạn xây dựng các mô hình mạnh mẽ và bền vững hơn. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

54p hoatrongguong03 15-05-2025 1 0   Download

Bài giảng Học máy thống kê: Gradient giảm (Gradient Descent) nhắc lại kiến thức giải tích nhiều biến, đi sâu vào thuật toán Gradient Descent, Gradient Descent ngẫu nhiên và Mini-Batch Gradient Descent. Hiểu rõ thuật toán này là chìa khóa để tối ưu hóa hiệu suất mô hình của bạn. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

28p hoatrongguong03 15-05-2025 0 0   Download