Tối ưu hóa hình học

p 01-01-1970   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 giảng Xử lý ảnh và ứng dụng: Nâng cao chất lượng ảnh (tt) sẽ tiếp tục khám phá các phương pháp cải thiện hình ảnh. Chương này mở rộng những kỹ thuật đã học, giới thiệu thêm nhiều công cụ và thuật toán nâng cao khác. Bạn sẽ có thêm nhiều lựa chọn để tối ưu hóa chất lượng hình ảnh cho các mục đích sử dụng khác nhau. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

41p 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

p 01-01-1970   Download

Bài giảng "Trí tuệ nhân tạo" Chương 5 - Hồi quy tuyến tính, cung cấp kiến thức cơ bản và chuyên sâu về mô hình hồi quy tuyến tính – một thuật toán học máy nền tảng trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (AI). Nội dung bao gồm cách xây dựng mô hình hồi quy, hàm mất mát, phương pháp tối ưu hóa gradient descent, cũng như đánh giá và kiểm định mô hình bằng các chỉ số thống kê. Bài giảng phù hợp cho sinh viên ngành CNTT, Khoa học dữ liệu, và những ai quan tâm đến ứng dụng học máy trong phân tích dữ liệu thực tế.

29p phongtrongkim0906 16-05-2025 2 1   Download

p 01-01-1970   Download

Bài giảng "Lập trình Python cho máy học: Bài 3 - Quy trình xây dựng mô hình máy học" trình bày các bước cơ bản trong quy trình xây dựng mô hình máy học, từ thu thập và xử lý dữ liệu, chia tập dữ liệu, lựa chọn thuật toán, huấn luyện mô hình, đánh giá hiệu suất đến tối ưu hóa mô hình. Người học sẽ được làm quen với các công cụ hỗ trợ trong Python như Scikit-learn và quy trình kiểm định chéo (cross-validation), giúp đảm bảo mô hình có tính khái quát và hiệu quả cao khi triển khai thực tế.

18p bachlapkim01 09-05-2025 2 2   Download

Bài giảng "Lập trình Python cho máy học: Bài 5 - Introduction Feature Engineering & Selection" bao gồm các kỹ thuật biến đổi dữ liệu, mã hóa biến phân loại, chuẩn hóa và rút trích đặc trưng, cũng như các phương pháp chọn đặc trưng dựa trên thống kê, mô hình hoặc thuật toán học máy. Người học sẽ sử dụng các công cụ Python như Scikit-learn để thực hành cải thiện hiệu quả và độ chính xác của mô hình bằng cách tối ưu tập đặc trưng đầu vào.

71p bachlapkim01 09-05-2025 1 1   Download

Bài giảng "Lập trình Python cho máy học: Bài 10 - Xây dựng mô hình máy học" tập trung vào quy trình xây dựng mô hình máy học từ đầu đến cuối, bao gồm các bước huấn luyện, đánh giá và tối ưu hóa mô hình. Nội dung bao gồm cách chọn mô hình phù hợp, huấn luyện mô hình với dữ liệu, đánh giá hiệu suất mô hình qua các chỉ số như accuracy, precision, recall, F1-score, và sử dụng các kỹ thuật như cross-validation để đảm bảo mô hình không bị quá khớp.

39p bachlapkim01 09-05-2025 1 1   Download

Bài giảng "Lập trình Python cho máy học: Bài 11 - Xây dựng mô hình máy học (tt)" tập trung vào các kỹ thuật quan trọng trong việc xây dựng và tối ưu hóa mô hình máy học. Nội dung bao gồm: Model Selection và Evaluation; Handle Imbalanced Data Method; Error Analysis Model. Mời các bạn cùng tham khảo!

60p bachlapkim01 09-05-2025 1 1   Download

Nghiên cứu này áp dụng mô hình stacking để đánh giá rủi ro tín dụng, kết hợp dự đoán từ nhiều mô hình học máy khác nhau, bao gồm XGBoost, Random Forest, và CatBoost. Một mô hình meta, hồi quy logistic, được sử dụng để tối ưu hóa dự đoán từ các mô hình cơ sở để đưa ra dự đoán.

9p bachlapkim01 09-05-2025 2 2   Download

Trong học máy, tối ưu hóa là quá trình quan trọng để đạt được hiệu suất cao nhất cho các mô hình. Hai công cụ then chốt trong quá trình này là đạo hàm và vi phân, giúp tính toán gradient và điều hướng tối ưu. Bài viết này tập trung vào vai trò của đạo hàm và vi phân trong Gradient Descent và Backpropagation – hai kỹ thuật quan trọng trong tối ưu hóa học máy.

7p visarada 28-04-2025 1 1   Download

Bài viết này tập trung nghiên cứu phương pháp trung hòa nhằm nâng cao chất lượng khoáng sản, giảm biến động và tối ưu hóa hiệu quả khai thác thông qua các mô hình toán học, công nghệ giám sát và giải pháp điều chỉnh thực tế.

6p visarada 28-04-2025 1 1   Download

Nghiên cứu này tập trung vào việc nâng cao khả năng nhận diện phương ngữ tiếng nói bằng cách áp dụng phương pháp đa mô hình, kết hợp nhiều kỹ thuật học máy và học sâu khác nhau để tối ưu hóa kết quả.

3p vimaito 11-04-2025 2 1   Download

Nghiên cứu này ứng dụng phương pháp biến phân để xây dựng mô hình đánh giá ổn định mái dốc trong điều kiện thực tế phức tạp. Phương pháp cho phép biểu diễn bài toán cơ học đất dưới dạng bài toán tối ưu hóa năng lượng biến dạng, từ đó xác định trạng thái giới hạn trượt của mái dốc. So với các phương pháp truyền thống, phương pháp biến phân cho độ chính xác cao hơn trong việc mô phỏng ứng xử phi tuyến của vật liệu đất.

4p vimaito 11-04-2025 1 1   Download

Bài viết này trình bày vai trò của mô hình hóa và mô phỏng trong dạy thí nghiệm kỹ thuật, giúp sinh viên tiếp cận và thực hành các khái niệm lý thuyết thông qua các mô hình mô phỏng thực tế. Việc ứng dụng các công cụ mô phỏng trong giảng dạy không chỉ hỗ trợ người học hình dung và hiểu sâu hơn về các hiện tượng kỹ thuật mà còn phát triển kỹ năng giải quyết vấn đề và phân tích dữ liệu. Mô hình hóa giúp tạo ra môi trường học tập linh hoạt, tối ưu hóa thời gian và chi phí, đồng thời nâng cao hiệu quả học tập và khả năng áp dụng kiến thức vào thực tế.

3p vimaito 11-04-2025 1 1   Download

Bài viết đề xuất việc tối ưu hóa quá trình hấp phụ chất màu hữu cơ độc hại Methylene Blue (MB) nhờ vật liệu tổ hợp nano Sunfat Kẽm/Than hoạt tính ( ZnS NPs/AC ) nhằm xác định các điều kiện thực nghiệm để tối ưu hóa hiệu suất hấp phụ MB bằng mô hình trí tuệ nhân tạo (ANN) và mô hình Least Squares Support Vector Machine (LS-SVM).

12p gaupanda088 22-04-2025 1 1   Download

Với mục đích của nghiên cứu là làm rõ, sáng tỏ và nâng cao tính học thuật trong nghiên cứu, tác giả có đề xuất EMR cho bộ biến đổi Boost trong hệ thống năng lượng tái tạo. Đây là cách biểu diễn mô hình toán học của hệ thống theo một cách nào đó thuận lợi cho mục đích phân tích và điều khiển hệ thống.

3p vimaito 11-04-2025 1 1   Download

Mục tiêu của đề tài là sử dụng công cụ mô hình hóa, mô phỏng lý thuyết kết hợp với thông số thực tế xác định xác định ảnh hưởng của thông số gia công và dây cắt tới năng suất và chất lượng bề mặt gia công DWS qua đó xác định thông số phù hợp đảm bảo cả năng suất và chất lượng cắt.

74p myhouse06 12-04-2025 2 1   Download