» Từ khóa: thuat toan hoc may

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!

 59 p actvn 29/07/2025 107 1 Download

Từ khóa: Kỹ thuật học sâu, Machine learning, Mô hình máy học, Lịch sử hình thành AI, Thành tựu trí tuệ nhân tạo, Ôn tập nền tảng toán, Khái niệm học sâu, Lĩnh vực công nghệ

Bài giảng Máy học ứng dụng: Chương 2 trình bày về quy trình học máy: thu thập, chuẩn bị, huấn luyện, kiểm thử, đánh giá và cải thiện mô hình. Tiền xử lý dữ liệu, các loại dữ liệu.

 131 p actvn 29/07/2025 85 0 Download

Từ khóa: Bài giảng, Công nghệ thông tin, Máy học ứng dụng, Tiến trình học máy, Các loại dữ liệu, Làm sạch dữ liệu, Thuật toán học máy

Bài giảng Máy học ứng dụng: Chương 1 giới thiệu tổng quan về Machine Learning, phân biệt AI, Machine Learning, Deep Learning. Trình bày định nghĩa, yếu tố, ví dụ lọc thư rác, hàm mất mát.

 75 p actvn 29/07/2025 91 0 Download

Từ khóa: Bài giảng, Công nghệ thông tin, Máy học ứng dụng, Tổng quan máy học, Trí tuệ nhân tạo, Thuật toán máy học, Phân tích dữ liệu

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 152 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 161 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 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 173 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 "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 357 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 357 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

Bài giảng "Học máy - Bài 7: Học máy không giám sát" cung cấp cho người học các kiến thức: Phân tích cụm, phương pháp phân cấp, thuật toán K-means, khởi tạo tâm cụm, phân đoạn, nén ảnh,... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

 30 p actvn 28/06/2020 383 3 Download

Từ khóa: Bài giảng Học máy, Machine leaning, Học máy, Kỹ thuật lập trình, Học máy không giám sát, Thuật toán K-means, Khởi tạo tâm cụm

Chương 4 - Các phương pháp học có giám sát (học dựa trên các láng giềng gần nhất). Chương này trình bày những nội dung chính sau: Các khái niệm, các ví dụ về bài toán phân lớp, giải thuật phân lớp, giải thuật dự đoán, hàm tính khoảng cách, chuẩn háo miền giá trị thuộc tính,... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

 17 p actvn 26/05/2020 414 3 Download

Từ khóa: Giải thuật phân lớp, Miền giá trị thuộc tính, Bài giảng Học máy, Phương pháp học có giám sát, Láng giềng gần nhất, Bài toán phân lớp

Chương 4 - Các phương pháp học có giám sát (Giải thuật di truyền - Genetic algorithm). Chương này trình bày những nội dung chính sau: Giới thiệu về giải thuật di truyền, các toán tử di truyền, biểu diễn giả thiết. Hi vọng đây sẽ là một tài liệu hữu ích dành cho các bạn sinh viên Công nghệ thông tin dùn làm tài liệu học tập và nghiên cứu.

 11 p actvn 26/05/2020 442 3 Download

Từ khóa: Biểu diễn giả thiết, Các bước giải thuật di truyền, Bài giảng Học máy, Giải thuật di truyền, Phương pháp học có giám sát, Toán tử di truyền

Bài giảng Phân tích thiết kế và đánh giá thuật toán cung cấp các kiến thức cơ bản về thuật toán, cấu trúc dữ liệu, chiến lược xây dựng và đánh giá thuật toán, rèn luyện tư duy khoa học,...Mời các bạn cùng tham khảo!

 74 p actvn 24/08/2018 552 1 Download

Từ khóa: Phân tích thiết kế và đánh giá thuật toán, Khoa học máy tính, Cấu trúc dữ liệu, Chiến lược chia để trị, Qui hoạch động