» Từ khóa: bai toan hoc may

Bài giảng Học sâu và ứng dụng - Bài 7: Một số ứng dụng học sâu trong thị giác máy (Phần 1). Bài này cung cấp cho học viên những nội dung về: giới thiệu tổng quan về thị giác máy và các ứng dụng; giới thiệu về bài toán phát hiện đối tượng; giới thiệu một số mạng đề xuất vùng RCNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN; giới thiệu một số mạng không đề...

 64 p actvn 21/03/2023 57 1 Download

Từ khóa: Bài giảng Học sâu và ứng dụng, Học sâu và ứng dụng, Thị giác máy tính, Bài toán phát hiện đối tượng, Bài toán thị giác máy, Mạng một giai đoạn

Bài giảng Học sâu và ứng dụng - Bài 11: Một số ứng dụng học sâu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Phần 2). Bài này cung cấp cho học viên những nội dung về: bài toán sinh văn bản character-RNN; giới thiệu về bài toán dịch máy; mô hình NMT; cơ chế chú ý (attention);... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

 74 p actvn 21/03/2023 63 1 Download

Từ khóa: Bài giảng Học sâu và ứng dụng, Học sâu và ứng dụng, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Bài toán sinh văn bản, Bài toán dịch máy, Dịch máy thống kê, Mô hình sequence-to-sequence

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 4, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: bài toán hồi quy; hồi quy tuyến tính (Linear regression); hàm đánh giá lỗi; giải thuật hồi quy tuyến tính; quy tắc delta; các điều kiện kết thúc quá trình học;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

 15 p actvn 28/02/2023 46 1 Download

Từ khóa: Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Bài toán hồi quy, Hồi quy tuyến tính, Hàm đánh giá lỗi, Giải thuật hồi quy tuyến tính

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 5, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: phân lớp; bài toán phân lớp; học dựa trên các láng giềng gần nhất (Nearest neighbors learning); ma trận nhầm lẫn (Confusion matrix); giải thuật phân lớp k-NN;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

 24 p actvn 28/02/2023 50 1 Download

Từ khóa: Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Bài toán phân lớp, Học dựa trên các láng giềng gần nhất, Nearest neighbors learning, Giải thuật phân lớp k-NN

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 10, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: phân cụm; bài toán phân cụm; phân cụm dựa trên phân tách - k-Means; phân cụm phân cấp - HAC; học có giám sát (Supervised learning); học không có giám sát (Unsupervised learning);... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

 42 p actvn 28/02/2023 47 1 Download

Từ khóa: Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Bài toán phân cụm, Phân cụm dựa trên phân tách k-Means, Phân cụm phân cấp HAC, Học có giám sát

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 11, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: phát hiện luật kết hợp; bài toán phát hiện luật kết hợp; lattice biểu diễn các tập mục cần xét; các chiến lược sinh tập mục thường xuyên; giải thuật Apriori; các yếu tố ảnh hưởng độ phức tạp Apriori;... Mời các bạn cùng tham khảo...

 21 p actvn 28/02/2023 58 1 Download

Từ khóa: Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Bài toán phát hiện luật kết hợp, Giải thuật Apriori, Chiến lược sinh tập mục thường xuyên, Tập mục thường xuyên

Bài giảng Hệ thống máy tính và ngôn ngữ C - Chương 2: Các kiểu dữ liệu và thao tác (GV. Nguyễn Nhật Nam). Bài giảng có nội dung trình bày về kiểu dữ liệu số nguyên; số nguyên bù 2; phép toán số học trên bit; phép toán luận lý trên bit; kiểu dữ liệu dấu chấm động;... Mời các bạn cùng tham khảo!

 36 p actvn 27/06/2022 133 0 Download

Từ khóa: Bài giảng Hệ thống máy tính và ngôn ngữ C, Hệ thống máy tính, Ngôn ngữ C, Kiểu dữ liệu số nguyên, Phép toán số học trên bit, Phép toán luận lý trên bit

Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 7 Một số ứng dụng học sâu trong thị giác máy, cung cấp cho người học những kiến thức như: Giới thiệu tổng quan về thị giác máy và các ứng dụng; Giới thiệu về bài toán phát hiện đối tượng; Giới thiệu một số mạng đề xuất vùng RCNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN…; Giới thiệu một số mạng không đề xuất vùng:...

 64 p actvn 28/11/2021 152 2 Download

Từ khóa: Bài giảng Học sâu và ứng dụng, Học sâu và ứng dụng, Ứng dụng học sâu trong thị giác máy, Bài toán phát hiện đối tượng, Thị giác máy

Bài giảng "Máy học nâng cao: Naive bayes classification" cung cấp cho người học các kiến thức: Giới thiệu Naïve Bayes Classification (NBC), mô hình toán, các dạng phân phối dùng trong NBC, các ví dụ. Cuối bài giảng có phần bài tập để người học ôn tập và củng cố kiến thức.

 36 p actvn 30/09/2020 267 2 Download

Từ khóa: Bài giảng Máy học nâng cao, Máy học nâng cao, Naive bayes classification, Mô hình toán, Dạng phân phối dùng trong NBC

Bài giảng "Máy học nâng cao: Clustering" cung cấp cho người học các kiến thức: Giới thiệu - clustering, phân loại, thuật toán kmeans, hierarchical clustering, density based clustering. Cuối bài giảng có phần bài tập để người học ôn tập và củng cố kiến thức.

 70 p actvn 30/09/2020 251 1 Download

Từ khóa: Bài giảng Máy học nâng cao, Máy học nâng cao, Hierarchical clustering, Density based clustering, Thuật toán kmeans

Bài giảng "Máy học nâng cao: Association rules" cung cấp cho người học các kiến thức: Giới thiệu về luật kết hợp, các ứng dụng, định nghĩa và mô hình hóa bài toán, thuật toán Apriori. Cuối bài giảng có phần bài tập để người học ôn tập và củng cố kiến thức.

 76 p actvn 30/09/2020 256 1 Download

Từ khóa: Bài giảng Máy học nâng cao, Máy học nâng cao, Association rules, Thuật toán Apriori, Mô hình hóa bài toán, Luật kết hợp