Deep Learning, một nhánh của học máy (Machine Learning), đang ngày càng trở nên quan trọng trong thế giới trí tuệ nhân tạo hiện nay. Để thành công, bạn cần một lộ trình rõ ràng, từ việc học toán tiền đề, nắm vững Python cho AI, đến việc khám phá các framework phổ biến. Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ từng bước trong hành trình này.
Neural network là một mô hình học máy dựa trên cấu trúc của não bộ con người, nơi mạng nơron nhân tạo được kết nối để học hỏi từ dữ liệu. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về cách mạng nơron được đào tạo thông qua các thuật toán như backpropagation và gradient descent, cũng như vai trò của hàm mất mát trong quá trình này.
Học sâu (Deep Learning) thay đổi cách chúng ta nhìn nhận và xử lý dữ liệu trong thời đại công nghệ. Là một nhánh của trí tuệ nhân tạo, học sâu nổi bật với khả năng học từ dữ liệu khổng lồ mà không cần hướng dẫn chi tiết. Bài viết này sẽ làm rõ sự khác biệt giữa học sâu, máy học và trí tuệ nhân tạo cũng như tầm quan trọng của học sâu trong đời sống hiện nay.
Trong bối cảnh phát triển Machine Learning hiện nay, việc theo dõi và quản lý thí nghiệm trở thành yếu tố quan trọng khi xử lý các dự án có quy mô lớn và phức tạp. MLflow và Weights & Biases là hai trong số những công cụ mạnh mẽ nhất để giải quyết vấn đề này, giúp trong việc cấu hình, log tham số, so sánh runs và lựa chọn mô hình tốt nhất.
Hệ thống hỏi-đáp trích xuất là công cụ mạnh mẽ trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, cho phép chuyển đổi văn bản thành thông tin có thể diễn giải dễ dàng. Bài viết này giới thiệu cách xây dựng và tối ưu hệ thống hỏi-đáp sử dụng các bộ dữ liệu SQuAD và ViQuAD, cùng mô hình DistilBERT, qua năm bước cơ bản.
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.