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.
Mô hình chủ đề là công cụ quan trọng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên giúp phát hiện cấu trúc ngữ nghĩa tiềm ẩn trong tài liệu. Trong đó, Latent Dirichlet Allocation (LDA) nổi bật với khả năng gom nhóm từ ngữ thành các 'chủ đề'. Bài viết này sẽ đi sâu vào các phương pháp trực giác LDA, đánh giá độ coherence, và ứng dụng trong phân cụm nội dung.
Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các kỹ thuật như gắn nhãn từ loại và cú pháp phụ thuộc là những công cụ quan trọng giúp máy tính hiểu và phân tích ngữ nghĩa văn bản. Bài viết này sẽ khám phá cách các kỹ thuật này hoạt động và vai trò của chúng trong việc phát triển các ứng dụng xử lý ngôn ngữ hiện đại.
Trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các kỹ thuật biểu diễn từ như Word2Vec, GloVe, và fastText đóng vai trò quan trọng. Bài viết này sẽ khám phá sâu hơn về cách các mô hình này hoạt động, phương pháp đào tạo và so sánh hiệu suất của chúng thông qua các ví dụ thực tế.
Trong kỷ nguyên kỹ thuật số, phân loại hình ảnh đã trở thành một phần quan trọng của trí tuệ nhân tạo và học máy. Các mô hình Mạng Nơ-Ron Tích Chập (CNN) là công cụ mạnh mẽ cho nhiệm vụ này. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách CNN hoạt động, phương pháp huấn luyện mô hình hiệu quả và ứng dụng thực tế.
Hyperparameter tuning là bước quan trọng trong quá trình phát triển mô hình học máy, giúp cải thiện hiệu suất và độ chính xác. Bài viết này sẽ giải thích về hyperparameter, khác biệt giữa tham số và siêu tham số, và khám phá các phương pháp phổ biến như Grid Search và Random Search để tối ưu hóa mô hình của bạn.
Trong học máy, Confusion Matrix là một công cụ quan trọng để đánh giá hiệu suất của các mô hình phân loại. Confusion Matrix giúp xác định độ chính xác, độ nhạy và các chỉ số khác nhằm tối ưu hóa mô hình một cách hiệu quả. Bài viết này sẽ đi sâu vào cách sử dụng và diễn giải Confusion Matrix để hiểu rõ hơn kết quả mô hình phân loại cùng với ví dụ thực tế trên Python.
Trong học máy, Cross Validation là một kỹ thuật quan trọng để đánh giá và tối ưu hoá mô hình. Bằng cách chia bộ dữ liệu thành các tập học và kiểm thử khác nhau, Cross Validation giúp ngăn ngừa hiện tượng quá khớp và nâng cao độ chính xác của mô hình. Chúng ta hãy cùng khám phá sâu hơn về các phương pháp và ứng dụng của Cross Validation.
Pipeline trong học máy là một quy trình quan trọng giúp tối ưu hóa việc xây dựng và triển khai mô hình AI. Bài viết này sẽ tập trung vào việc hiểu các bước cơ bản, tầm quan trọng của tự động hóa trong quy trình này, và cách sử dụng Scikit-learn để xây dựng các pipeline hiệu quả.