Sun* AI Research Team

I. Khái niệm "Đoàn kết là sức mạnh". Tôi không biết câu này xuất hiện ở đâu khi nào nhưng nó lại khái quát ý tưởng của phương thức Ensemble trong Machine Learning.

Lấy ví dụ thế này, bạn có 1 model nhưng đầu ra của model đó không tốt nên bạn thử các model khác. Sau khi tìm được model ưng ý và "có lẽ chính xác", bạn lại phải chỉnh chỉnh sửa sửa từ thuật toán đến hyperparameter để mô hình đạt độ...

Lý thuyết: Cổ điển (không còn gì) chưa được phân tích.

Nếu các bạn được học kỹ hơn về học máy, thì chắc hẳn các bạn đã được nghe về các khái niệm sau đây:

• Vapnik-Chervonenkis (VC) dimension: giá trị này cho biết khả năng phân lớp của tất cả các loại data có thể cho vào, về cơ bản là độ phức tạp của mô hình một cách thực tiễn.
• Rademacher complexity: đo độ phức tạp của data đưa vào bằng các...

[IMG]

1.TF-IDF Tf-idf là viết tắt của cụm từ: Term frequence -Inverse document frequency . Đây là một kĩ thuật rất nổi tiếng, được sử dụng trong nhiều bài toàn NLP và khai phá dữ liệu dạng văn bản với mục đích: tính weight (độ quan trọng) của word trong một văn bản cụ thể, văn bản đó nằm trong một tập nhiều văn bản khác nhau. Bản thân tên gọi này đã thể hiện được nội dung thuật toán

• Term frequence...

Xin chào tất cả mọi người. Sau một thời gian vắng bóng trên chiến trường Viblo thì mình đã trở lại rồi đây. Dạo gần đây trên trang báo điện tử chính thức của Sun* có đăng một bài về dự án Room Booking sử đụng các công nghệ AI để quản lý phòng họp, chi tiết tại đây. Đây là một dự án nội bộ của Sun* tuy nhiên nó cũng có nhiều kĩ thuật khá hay mà mình nghĩ rằng nó đáng để chia sẻ. Đứng trên góc nh...

1. Segmentation! Segmentation! Đôi chút về Image Processing trong Deep Learning Với Deep Learning (hay Neural Network), máy tính ngày càng có khả năng quan sát và xử lí những hình ảnh phức tạp ở nhiều tác vụ khác nhau. Nếu các bạn thắc mắc máy tính khả năng như nào rồi, hãy cùng mình điểm qua một vài tác vụ kinh điển sau đây.
   

• Image Classification

Phân lớp hình ảnh: Tác vụ cơ bản v...

I. SIFT là gì ? Tiếp nối chuỗi bài viết về các phương pháp trong xử lý ảnh, hôm nay mình xin giới thiệu tới các bạn về phương pháp trích chon đặc trưng SIFT. SIFT (Scale-invariant feature transform) là một feature descriptor được sử dụng trong computer vision và xử lý hình ảnh được dùng để nhận dạng đối tượng, matching image, hay áp dụng cho các bài toán phân loại...

• Với đầu vào là một ...

Hello mọi người đến hẹn lại lên =))). Ở bài viết Viblo lần này mình sẽ chia sẻ về một bài toán mà hầu hết các trang TMDT đều cần - Phân Khúc Khách Hàng. Tuy nhiên mình sẽ dùng model ML để giải quyết bài toán này.

Phân khúc khách hàng là việc tìm và lựa chọn nhóm khách hàng mà doanh nghiệp, tổ chức có khẳ năng thỏa mãn nhu cầu tốt hơn đối thủ cạnh tranh. mình tham khảo ở đây

Mục đích:

• Để lựa...

Lí thuyết Hôm nay mình xin giới thiệu về một số phương pháp xử ảnh nhị phân sẽ được dùng trong quá trình preprocessing hoặc postprocessing. Tuỳ theo dữ liệu mà chúng ta sẽ áp dụng những phương pháp xử lý cho phù hợp với những bộ lọc phù hợp nó sẽ giúp cho hình ảnh sau khi xử lý loại bỏ bớt nhiễu, cân bằng sáng.. gây ảnh hưởng tới chất lượng của ảnh. Bài hôm nay mình xin giới thiệu 4 phương pháp...

[IMG]

1. Lý thuyết 1.1 Khái niệm.

Trong lĩnh vực xử lí ảnh, histogram là biểu đồ tần xuất được dùng để thống kê số lần xuất hiện các mức sáng trong ảnh. Dưới đây là ảnh minh họa.

Nhìn vào biểu đồ (chưa cần quan tâm tới đường màu đỏ), dựa vào các cột gía trị có thể dễ dàng thấy được rằng: hầu hết các pixel có giá trị nằm trong khoảng [150, 200]. Điều đó khiến cho toàn bộ ảnh bị sáng hơn mức cần thi...

Những phần nội dung chính sẽ được đề cập trong bài blog lần này:

• OpenVINO?!

• Basic inference workflow

• Model Optimization

• Inference mode

• Benchmarks

• OpenVINO with OpenCV

• OpenVINO model server

• Cons

• Some other toolkits / platforms

• Some common usecases and conclusion

• Loạt seri các bài viết khác về Model Compression, Model Pruning, Multi-tasks Learning by Model Pruning, Model Op...

1.Yolo là gì? Trong bài viết này mình xin chia sẻ một chút kiến thức hiểu biết của mình về YOLO, hi vọng có thể giúp mọi người trong các bài toán Object Detection. Object Detection là một bài toán quan trọng trong lĩnh vực Computer Vision, thuật toán Object Detection được chia thành 2 nhóm chính:

• Họ các mô hình RCNN ( Region-Based Convolutional Neural Networks) để giải quyết các bài toán ...

Xin chào tất cả mọi người hôm nay mình sẽ chia sẻ một model baseline cho bài toán HIt-song prediction của cuộc thi Zalo AI challenge 2019. Link cuộc thi tại đây.

Giới thiệu Về cuộc thi Trong cuộc thi Zalo AI challenge 2019 gồm có 3 bài toán: Hit Song Prediction, MotoBike Generation và Vietnamese WIki Question Answering. Tuy nhiên mình chỉ tham gia mỗi cuộc thi Hit Song Prediction với mục đích ...

Zalo đang tổ chức một cuộc thi về Ai cho toàn thể ACE trong "Ngành". Một trong ba bài toán đó là bài Motorbike Generator và tất nhiên requirement của nó y hệt như cái bài Dog Generator trên Kaggle, khác mỗi đầu ra là 128x128 còn bài Dog Generator là 64x64 :v. Và mình cũng tham gia góp vui với một tinh thần 3H - Ham học hỏi :v. Bài viết này mình đề cập tới những kinh nghiệm của mình trong việc ...

Xin chào các cháu, lại là ông đây. Hôm nay ông sẽ đem đến cho các cháu một chủ đề hết sức thú vị đó chính là Làm thế nào để xây dựng được các mô hình siêu nhỏ li ti mà vẫn đảm bảo độ chính xác cao. Đây chắc hẳn là một câu hỏi vô cùng thú vị với bất kì cháu nào đang thử nghiệm với các thuật toán Deep Learning và đặc biệt là các cháu đã có thích tìm hiểu về các kĩ thuật tăng hiệu năng cho model t...

Đầu bài Các bạn có biết rằng, để dạy cho máy học một mô hình, chúng ta đã thải ra lượng các-bon lớn gấp 5 lần một chiếc xe ô-tô trong cả quá trình vòng đời của nó? Vậy thì phải xem có thể làm gì với mô hình đó nữa cho bõ công phá hoại môi trường nào.

Chắc các bạn cũng biết, điểm xuất phát của các trọng số trong một mô hình có ảnh hưởng khá nhiều đến kết quả học máy. Nếu bạn xuất phát ở một nơi...

Trong suốt một thập kỉ qua, sự phát triển mạnh mẽ các công nghệ phần cứng cũng như sự giàu có về nguồn dữ liệu đã là đòn bẩy cho sự phát triển mạnh mẽ của ngành nghiên cứu trí tuệ nhân tạo. Sự nổi bật nhất mang tên Deep learning. Cứ vài ba tháng, một mô hình Deep learning mới lại ra đời, các state-of-the-art của các bài toán gần như đều đã thuộc về các mô hình Deep learning với vô vàn kiểu thiế...

Introduction

Xin chào mọi người, sau những bài viết trước có thiên hướng đi vào lý thuyết, bài viết này của mình sẽ có thiên hướng thực hành nhiều hơn, cụ thể sẽ là bài toán Face Recognition. Có lẽ những bài toán liên quan đến face như face detection, face alignment, face recognization không còn quá xa lạ trong giới AI, nhưng đến nay có thể nói nó vẫn còn khá nhiều vấn đề còn tồn tại chưa đ...

Xu hướng và hiệu quả của việc sử dụng Chatbot những năm gần đây Vào thời điểm mình viết bài viết này, Chatbot thậm chí đã là một danh từ nổi tiếng mà khi nhắc đến thì mỗi người đều đã có những hình dung khá cụ thể của riêng mình dành cho nó. Theo một thống kê thực tế từ đầu năm 2018 của Hubspot, số lượng hàng hóa bán ra cho người dùng trên toàn thế giới thông qua chatbot chiếm tới hơn 47% và co...

Xin chào mọi người, trong phần trước của series mình đã giới thiệu với mọi người phần đầu của bài viết Phương pháp nâng cao để xử lý dữ liệu dạng văn bản (Text Data). Trong phần tiếp theo này chúng ta sẽ tiếp tục với series Understanding Feature Engineering của Dipanjan (DJ) Sarkar để tìm hiểu phần còn lại của các phương pháp nâng cao hơn để xử lý dữ liệu văn bản, phi cấu trúc.

Xây dựng mô hìn...

[IMG]

1. Dataset Trong hai bài trước, mình đã nói qua về khái niệm GAN và thực hành GAN với bộ dataset đơn giản: Mnist. Trong bài này, mình sẽ tiến hành code một GAN phức tạp hơn, trên dataset phức tạp hơn: bộ chân dung các nhân vật Anime. Anime Dataset được public trên Kaggle theo link sau: Kaggle anime-faces . Bạn có thể download về máy hoặc code trực tiếp trên Kaggle (bằng cách click vào New note...