Sun* AI Research Team

... hay hùng biện của một kẻ vã.

Foreword -- lời dạo đầu của tác giả. Tác giả bài này hiện đang vừa viết vừa tìm hiểu thêm về chủ đề này nên có thể diễn đạt không được quá khoa học. Các trích dẫn có thể sẽ từ các trang tiếng Anh vì tác giả hơi mất gốc, tuy nhiên bài viết này tác giả sẽ viết nhiều tiếng mẹ đẻ nhất có thể.

Tại sao bài này liên quan đến machine learning? Machine learn...

Diabetic Retinopathy Detection - Kaggle Competition

• Các ứng dụng của Machine Learning, Deep Learning tới các ngành đặc thù như y sinh học trong thời gian vài năm gần đây nhận được sự chú ý rất lớn từ cộng đồng, cùng với đó là những thành tựu và kết quả đáng mong đợi đã đạt được như:
  • Breast cancer detection: https://paperswithcode.com/paper/deep-neural-networks-improve-radiologists ...

Xin chào mọi người, trong phần trước của series mình đã giới thiệu với mọi người một số phương pháp xử lý với dữ liệu dạng phân loại (Categorical Data). Trong phần tiếp theo này chúng ta sẽ tiếp tục với series Understanding Feature Engineering của Dipanjan (DJ) Sarkar để tìm hiểu về một số phương pháp xử lý truyền thống với dạng dữ liệu văn bản (Text Data).

Giới thiệu Trong hai phần trước chún...

(Bài viết này được viết dựa trên bài viết 9 Lessons learned from failed AI PoCs nhưng thay vì dịch lại hoàn toàn, mình viết lại cả bằng góc nhìn và quan điểm cá nhân.) PoCs - Proof of Concepts Proof of concepts(PoCs) hiểu đơn giản là việc hiện thực hóa một phương pháp hoặc một ý tưởng nhất định để chứng minh tính khả thi của giải pháp và tiềm năng của nó trong thực tế. Một PoC thường nhỏ và có ...

I. Introduction

Xin chào mọi người, chắc hẳn mọi người ở đây ai đã từng làm việc với mô hình mạng CNN MobileNet thì đều đã nghe đến cái tên Separable Convolutions, một kỹ thuật mới vô cùng mạnh mẽ giúp giảm lượng tham số mô hình trong mạng CNN mà vẫn đáp ứng đẩy đủ các yêu cầu trong việc học các features của ảnh, với separable convolutions, chúng ta có thể hướng đến việc giải quyết các bài ...

Giới thiệu

Học tăng cường (Reinforcement Learning-RL) là một trong ba kiểu học máy chính bên cạnh học giám sát (Supervised Learning) và học không giám sát (Unsupervised Learning). Bản chất của RL là trial-and-error, nghĩa là thử đi thử lại và rút ra kinh nghiệm sau mỗi lần thử như vậy. Gần đây, RL đã đạt được những thành tựu đáng kể khi các thuật toán của DeepMind (AlphaGo, AlphaZero, AlphaSt...

Xin chào các cháu, chắc hẳn có rất nhiều cháu, nhất là các cháu đam mê truyện ma kinh dị hẳn không còn lạ lẫm gì với những audio truyện ma nổi tiếng của các bác Nguyễn Ngọc Ngạn, Đình Soạn hay bác Hồng Nhung. Tuy nhiên các ông đấy do là phải thường xuyên đọc nhiều nên cũng mỏi mồm lắm các cháu ạ. Thế nên là khi các cháu muốn nghe một truyện mới cũng phải chờ các ông ấy chữa mồm thì mới hi vọng ...

Xin chào mọi người, trong phần trước của series mình đã giới thiệu với mọi người một số phương pháp xử lý với dữ liệu dạng số liên tục (Continuous Numeric Data). Trong phần tiếp theo này chúng ta sẽ tiếp tục với series Understanding Feature Engineering của Dipanjan (DJ) Sarkar để tìm hiểu về một số phương pháp feature engineering với dữ liệu dạng phân loại (Categorical Data).

Giới thiệu

Trong...

Sau sự kiện "Google Assistant Xin Chào Việt Nam" diễn ra đầu tháng 5 vừa rồi, chúng ta đã được nghe, được thấy, được trải nghiệm thực tế công nghệ virtual assistant của Google phiên bản đặc biệt dành cho tiếng Việt ngay trên chính những chiếc smartphone của mình. Ngôn ngữ tiếng Việt là một ngôn ngữ khó. Tuy nhiên, Việt Nam lại là một thị trường béo bở và đầy tiềm năng. Việt Nam là một trong nhữ...

Introduction

Xin chào mọi người, hiện nay với sự phát triển không ngừng của Deep Learning cùng sự xuất hiện của rất nhiều thư viện hỗ trợ như Keras, TensorFlow... đã giúp cho việc xây dựng các mô hình Deep Learning trở lên thuận tiện hơn, có thể kể đến các mô hình kinh điển như CNN trong các bài toán Computer Vision, RNN, LSTM trong NLP... Ở bài viết này mình sẽ chia sẻ về kinh nghiệm của m...

1. Giới thiệu Bài toán dịch ngôn ngữ là 1 bài toán khá hay, Hôm nay, mình sẽ hướng dẫn chi tiết và code lại thuật toán Attention trong lĩnh vực Deep learning cho dạng bài toán Seq2Seq (Sequence to sequence). Trong bài hướng dẫn này mình sẽ code một Machine Translation có chức năng dịch ngôn ngữ Anh -> Việt.

Với mục đích hiểu sâu hơn về thuật toán, sản phẩm được code trên Tensorflow 2.0 thay vì...

Xin chào tất cả các bạn, thật là vui khi chúng ta lại được gặp nhau trong những bài viết về chủ đề AI. Ngày hôm nay không giống như mọi lần, không phải là bàn luận về một bài toán cụ thể nào đó, cũng không phải là những câu hỏi hay sử dụng khi phỏng vấn kĩ thuật (khi nào có thời gian mình sẽ viết tiếp sau). Nhưng chủ đề ngày hôm nay mình muốn bàn luận đến mang tính chất gần gũi với việc làm môt...

Xin chào mọi người, trong phần đầu của series này mình đã giới thiệu với mọi người cơ bản về feature engineering bao gồm: vai trò, chức năng và đặc trưng của dữ liệu... Trong phần tiếp theo này chúng ta sẽ tiếp tục với series Understanding Feature Engineering của Dipanjan (DJ) Sarkar để tìm hiểu về một số phương pháp feature engineering với dữ liệu dạng số liên tục (Continuous Numeric Data).

F...

Introduction

Xin chào mọi người, như mọi người đã biết trong các bài toán xử lý ảnh thì những đặc trưng của ảnh hay còn gọi là image features là vô cùng quan trọng trong việc giải quyết các bài toán thực tế như object detection, object classification, object localization, vân vân và vân vân. Hôm nay mình xin giới thiệu đến các bạn một thuật toán điển hình và mạnh mẽ trong việc tìm ra các co...

Trong các bài toán về Machine Learning thì xử lý data luôn là việc chúng ta thực hiện đầu tiên. Tương tự, như trong bài toán OCR bước xử lý dữ liệu thực sự quan trọng cho việc tăng accuracy của Model.

Giới thiệu Trong những năm gần đây, việc số hóa dữ liệu đang rất được các cơ quan, tổ chức quan tâm để phục vụ cho mục đích lưu trữ và thống kê. Nhiệm vụ là tự động trích xuất thông tin từ hình ...

Lời mở đầu

• EEG classification - sử dụng sóng não EEG để nhận biết và kiểm soát giấc ngủ của con người.

Các nội dung sẽ được đề cập trong bài blog lần này

• EEG (Electroencephalography) là gì?
• 1 số lí thuyết cơ bản về EEG
• Bài toán Sleep-state classification
• Các hướng tiếp cận và luồng xử lí cơ bản khác
  • Tiền xử lí dữ liệu (Data preprocessing)
  • Trích rút đặc trưng (Feature Ext...

Hệ thống trả lời câu hỏi (Question Answering System)

Hệ thống trả lời câu hỏi được định nghĩa là một mô hình có khả năng trả lời những câu hỏi được đưa ra bằng ngôn ngữ tự nhiên của con người. Chương trình sẽ tạo ra câu trả lời cho chúng ta bằng cách truy vấn/ tìm kiếm ở trong một hệ tri thức nào đó (hay hiểu đơn giản là một nguồn thông tin, một kho kiến thức). Thông thường, hệ tri thức đó là ...

[IMG]

Ảnh chất lượng cao tại đây.

Apple sử dụng nhận diện khuôn mặt để mở khóa thiết bị di động; Facebook sử dụng hệ thống gán tag mặt bạn bè để kết nối cộng đồng; các công ty tài chính nhăm nhe sử dụng nhận diện mặt để xác thực thanh toán thay cho thẻ cứng; sân bay, nhà ga sử dụng nhận diện mặt để kiểm soát an ninh; trường học, công ty muốn sử dụng các hệ thống điểm danh, chấm cộng tự động thông ...

Giới thiệu bài toán Bài toán thêm dấu cho tiếng Việt là một bài toán khá hay và thú vị. Do đặc điểm thói quen của người dùng, do đặc điểm khác nhau của các bộ gõ, nhiều người dùng Việt Nam tạo nội dung không dấu trên internet. Đây là một thách thức lớn dành cho các nhà khoa học dữ liệu khi phải đồng bộ tất cả dữ liệu về cùng 1 dạng (tiếng Việt có dấu với cùng 1 chuẩn bộ gõ) để có thể khai thác ...

Xin chào các bạn, song song vơi series Handbook Computer Vision with Deep Learning mình tạo thêm một series nữa về vấn đề những câu hỏi thường hỏi ứng viên khi đi phỏng vấn vào các vị trí AI Engineer. Mình nghĩ đây là một trong những tài liệu hữu ích cho những bạn ứng viên và cả những bạn tham gia phỏng vấn nữa. Bà...