Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo ngày càng phát triển, việc xây dựng các hệ thống thông minh dựa trên Pipeline RAG đang trở nên phổ biến. Bài viết này sẽ giới thiệu chi tiết về các công đoạn, từ lưu trữ dữ liệu với Vector DB, tạo embeddings đến lập chỉ mục với FAISS và Chroma.
Trong thời đại ngày nay, tối ưu hóa các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) trở nên cực kỳ quan trọng với sự phát triển của các ứng dụng thông minh. Bài viết này khám phá cách sử dụng các công cụ của Hugging Face với mBERT và PhoBERT để tối ưu hóa quy trình huấn luyện mô hình ngôn ngữ đa ngữ trong xử lý phân loại văn bản.
TF-IDF và Logistic Regression là hai công cụ mạnh mẽ trong xử lý và phân tích dữ liệu văn bản. Bằng cách kết hợp với thư viện Scikit-learn, ta có thể dễ dàng triển khai các mô hình dự đoán hiệu quả. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng TF-IDF và Logistic Regression để phân loại cảm xúc từ dữ liệu một cách tối ưu.
Accuracy, Precision, Recall, F1 và ROC là những metric quan trọng trong đánh giá mô hình machine learning, giúp tối ưu hóa và điều chỉnh mô hình cho kết quả tốt nhất. Bài viết này sẽ giải thích cách lựa chọn metric phù hợp và ứng dụng các công cụ này để cải thiện hiêu suất của mô hình.
Nhận dạng thực thể có tên (NER) là một phần của trí tuệ nhân tạo, giúp xác định và phân loại các thực thể trong văn bản không cấu trúc. Bài viết này sẽ đi sâu vào NER, so sánh mô hình CRF với Transformer, và khám phá các ứng dụng thực tiễn trong thế giới công nghệ ngày nay.
Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hiện đại. Từ các ứng dụng cơ bản đến những dự báo tương lai đầy mê hoặc, AI hứa hẹn thay đổi cách chúng ta sống và làm việc. Bài viết này sẽ giúp bạn khám phá từ nguồn gốc, sự phát triển, các trường phái và những sự kiện quan trọng trong lịch sử AI.
Trong thế giới học máy và trí tuệ nhân tạo, tensors đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý và phân tích dữ liệu. Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về khái niệm tensor, cách sử dụng chúng trong các thư viện như PyTorch và TensorFlow, cũng như cách phân biệt giữa tensor, mảng và ma trận.
Trong kỷ nguyên của công nghệ thông tin, các thuật toán Machine Learning (ML) ngày càng trở nên phổ biến, được áp dụng rộng rãi từ xử lý ngôn ngữ tự nhiên đến tài chính. Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về các thuật toán ML thông dụng, so sánh ưu nhược điểm của chúng, và cung cấp gợi ý về việc lựa chọn mô hình phù hợp tùy theo từng bài toán cụ thể.
Thuật toán Apriori là một công cụ mạnh mẽ trong việc khai phá dữ liệu và phân tích thị trường, đặc biệt là trong phân tích giỏ hàng. Bài viết này sẽ dẫn bạn khám phá Apriori, tìm hiểu cách hoạt động của nó, các chỉ số đánh giá luật kết hợp, và ứng dụng thực tế thông qua Python, cùng với so sánh Apriori và FP-Growth.
PCA, hay Phân tích Thành phần Chính, là một phương pháp giảm chiều dữ liệu quan trọng trong học máy. Nó giúp tối ưu hóa dữ liệu bằng cách chuyển đổi dữ liệu gốc sang một hệ trục tọa độ mới, tối đa hóa sự biến thiên. Bài viết này sẽ khám phá ứng dụng và ưu nhược điểm của PCA trong việc xử lý dữ liệu lớn mà không mất đi thông tin quan trọng.