Xin chào các bạn, đều đặn hàng tháng, để tạm thời xả tress sau những ngày làm việc, học tập vất vả, mình vẫn luôn dành 1 khoảng thời gian nhỏ để để đến với một nỗi tress mới : Vắt óc ra, kiếm 1 chủ đề để chia sẻ trên kênh blog này của mình. Và đến hẹn lại lên, cuối cùng mình cũng nghĩ ra chủ đề để chia sẻ vào tháng này . Đùa vậy thôi, chứ viết blog có ích nhiều lắm...
Python Deep Learning web app Streamlit Machine Learning
Xin chào mọi người, cách đây khoảng 2 tháng mình có tham gia một cuộc thi về recommendation system do Booking.com tổ chức, hôm nay mình sẽ chia sẻ bài viết về cách mình đã phân tích dữ liệu như thế nào, bên cạnh đó cũng đưa ra mô hình baseline của mình. Booking challenge Cuộc thi này được booking.com tổ chức dựa trên dữ liệu về lịch sử book phòng của khách hàng khi đi du lịch đến một thành phố...
Machine Learning EDA
Xin chào mọi người chúng ta lại quay trở lại với series về ML From Scratch và trong bài này chúng ta sẽ lại nói về một thuật toán vô cùng đơn giản nhưng rất hiệu quả trong nhiều bài toán của Học máy đó chính là Linear Regresion. Chúng ta sẽ bắt đầu bằng cách giải thích một cách dễ hiểu nhất về Linear Regresion và các ứng dụng của nó nhé. Ví dụ về định giá nhà đất Đây có thể coi là...
Machine Learning
Xin chào các bạn, chắc hẳn cái tên của series này đã nói lên tất cả. Đây là một series implement lại các thuật toán phổ biến trong Machine Learning và Deep Learning FROM SCRATCH. Có nhiều bạn sẽ đặt câu hỏi rằng tại sao phải implement từ đầu làm gì trong khi các thư viện đã thực hiện hết cho chúng ta rồi. Đúng vậy, với sự phổ biến của các thư viên AI ngày nay thì việc build một mô hình AI...
Machine Learning KNN
Như mọi người cũng biết data cực kỳ quan trọng đối với Machine learning vì vậy hôm nay mình sẽ chia sẻ xung quanh vấn đề ảnh. Bài viết bao gồm các phần: Lưu trữ Image Các tool annotate data Lưu trữ image Khi chúng ta nói về deep learning, thường thì điều đầu tiên xuất hiện là một lượng dữ liệu khổng lồ hoặc một số lượng lớn hình ảnhViệc lưu trữ cực kì đơn giản trong khi tập data...
Machine Learning Computer Vision
1. GIỚI THIỆU Recommender System là một trong những ứng dụng phổ biến nhất của khoa học dữ liệu ngày nay. Chúng được sử dụng để dự đoán "rating" hoặc "preference" mà người dùng sẽ dành cho một mặt hàng. Hầu hết mọi công ty công nghệ lớn đều đã áp dụng chúng dưới nhiều hình thức. Hầu hết mọi công ty công nghệ lớn đều đã áp dụng chúng dưới một số hình...
Basic Python Machine Learning Recommendation System
Tại bài viết trước, chúng ta đã tìm hiểu tổng quan về Recommender System. Tại bài viết này, chúng ta sẽ tiếp tục tìm hiểu thuật toán và cách thức xây dựng demo một hệ thống Contented-based Filtering Recommender System. Thuật toán Với contented-based Recommender System, hệ thống sẽ đánh giá các đặc tính của items được recommended. Hệ thống sẽ gợi ý các item dựa trên hồ sơ (profiles) của người dùng...
Beginner Python Basic Python Machine Learning Recommendation System Content-Based Recommendation System
GIỚI THIỆU Recommender System là một trong những ứng dụng phổ biến nhất của khoa học dữ liệu ngày nay. Chúng được sử dụng để dự đoán "rating" hoặc "preference" mà người dùng sẽ dành cho một mặt hàng. Hầu hết mọi công ty công nghệ lớn đều đã áp dụng chúng dưới nhiều hình thức. Hầu hết mọi công ty công nghệ lớn đều đã áp dụng chúng dưới một số hình...
Basic Python Machine Learning Recommendation System
Tại bài viết trước, chúng ta đã tìm hiểu tổng quan về Recommender System. Tại bài viết này, chúng ta sẽ tiếp tục tìm hiểu thuật toán và cách thức xây dựng demo một hệ thống Contented-based Filtering Recommender System. Thuật toán Với contented-based Recommender System, hệ thống sẽ đánh giá các đặc tính của items được recommended. Hệ thống sẽ gợi ý các item dựa trên hồ sơ (profiles) của người dùng...
Beginner Python Basic Python Machine Learning Recommendation System Content-Based Recommendation System
Tại bài viết trước, chúng ta đã tìm hiểu tổng quan về Recommender System. Tại bài viết này, chúng ta sẽ tiếp tục tìm hiểu thuật toán và cách thức xây dựng demo một hệ thống Contented-based Filtering Recommender System. Thuật toán Với contented-based Recommender System, hệ thống sẽ đánh giá các đặc tính của items được recommended. Hệ thống sẽ gợi ý các item dựa trên hồ sơ (profiles) của người dùng...
Beginner Python Basic Python Machine Learning Recommendation System Content-Based Recommendation System
Hồi quy tuyến tính có lẽ là một trong những thuật toán nổi tiếng và được hiểu rõ nhất trong thống kê và học máy. Trong bài đăng này, bạn sẽ khám phá thuật toán hồi quy tuyến tính, cách nó hoạt động và cách bạn có thể sử dụng nó tốt nhất trong các dự án máy học của mình. Trong bài đăng này, bạn sẽ học: Tại sao hồi quy tuyến tính thuộc về cả thống kê và học máy. Nhiều tên mà...
Machine Learning
Bạn muốn bắt đầu với Deep Learning nhưng không biết bắt đầu từ đâu? Bạn muốn có một công việc ở mức fresher về Deep Learning? Bạn muốn khoe bạn bè về kiến thức Deep Learning của mình? Đừng lo nếu bạn vẫn chưa biết gì về Deep Learning hay Machine Learning, vì mình sẽ giúp các bạn có kiến thức cơ bản nhất về Deep Learning, ít nhất cũng là để chém gió với bạn bè. Bắt đầu từ đâu? Với...
Deep Learning Basic Python Beginner Machine Learning May Fest
Elasticsearch Elasticsearch là gì ? Elasticsearch là một công cụ tìm kiếm dựa trên phần mềm Lucene. Nó cung cấp một bộ máy tìm kiếm dạng phân tán, có đầy đủ công cụ với một giao diện web HTTP có hỗ trợ dữ liệu JSON. Elasticsearch được phát triển bằng Java và được phát hành dạng nguồn mở theo giấy phép Apache. Elasticsearch là một công cụ tìm kiếm phổ biến nhất, theo sau là Apache Solr, cũng dựa...
Machine Learning Elasticsearch NLP May Fest Transformers
Chào mọi người, nội dung của blog nói về việc deploy một ứng dụng Machine Learning lên Cloud Foundry bằng Docker. Mục đích của blog vẫn sẽ là chia sẻ kinh nghiệm và hệ thống lại kiến thức mình đã làm. Tổng quan một số khái niệm cơ bản: Machine Learning: một nhánh của trí tuệ nhân tạo, thuộc ngành khoa học máy tính, nó có khả năng tự học hỏi dựa trên dữ liệu đưa vào mà không cần phải...
Docker Machine Learning Deploy May Fest GitLab CI/CD
Introduction Từ trước đến nay, khi nhắc đến adversarial examples, chúng ta đều thường nghĩ đến những chiến lược tấn công dựa trên L2L_{\substack{2}}L2 hoặc L∞L_{\substack{\infin}}L∞. Tuy nhiên, đây chưa hẳn là một thước đo lí tưởng bởi L2L_{\substack{2}}L2 thường rất nhạy cảm với những tác nhân như ánh sáng của ảnh, v..v... Chẳng hạn như chúng ta dịch cả ảnh tăng lên 1 pixel cũng...
adversarial image classification Machine Learning Transformer deeplearning
Introduction Distance measures hay còn được biết đến là các phương pháp tính khoảng cách (point vs point, vector vs vector...) Các phương pháp này rất thường xuyên được sử dụng trong thuật toán như k-NN, UMAP, DBSCAN... Tuy nhiên mỗi method có các ưu điểm cũng như nhược điểm riêng, việc lựa chọn distance measure tốt có thể giúp mô hình trở nên robust hơn. Hãy cùng tìm hiểu các phương pháp phổ biến...
Machine Learning
Chào mọi người, bài viết hôm nay mình sẽ nói về chủ đề một số câu hỏi về Machine Learning, Deep Learning mình đã từng trải qua khi phỏng vấn ở vị trí Machine Learning Engineer. Math Đây là phần không thể thiếu trong các buổi phỏng vấn vì toán học đóng vai trò quan trọng, nền tảng trong Machine Learning. Một số câu hỏi lý như: Đạo hàm là gì Ma trận, cụ thể ma trận chuyển vị, ma trận...
Interview Machine Learning Deep Leanring
Source paper: https://arxiv.org/pdf/2105.03026.pdf Giới thiệu Trong thời kì địa dịch Covid-19 bùng nổ trên khắp toàn cầu, có thể nói khẩu trang là một vật dụng vô cùng thiết yếu. Với lĩnh vực Computer Vision thì một bài toán mới được sinh ra: làm thể nào để nhận diện khuôn mặt khi khuôn mặt đó đeo khẩu trang (khi mà một nửa khuôn mặt đã bị che khuất). Mình đã tìm kiếm khá nhiều tuy nhiên đây...
Machine Learning Face Recognition Deep Learing Paper
Giới thiệu Khi nhắc tới việc cải thiện hiệu suất của các tác vụ học máy, chắc hẳn các bạn sẽ nghĩ tới 1 cách đơn giản nhất chính là đào tạo nhiều mô hình trên cùng 1 tập dữ liệu, sau đó tính trung bình dự đoán của chúng hoặc chọn ra mô hình có độ chính xác tốt nhất (thông thường là lấy trung bình dự đoán). Tuy nhiên cách này tức là mình sẽ sử dụng toàn bộ các mô hình, chưa...
Knowledge Distillation Machine Learning Deep Leanring Transfer Learning
1. Sự khác nhau giữa AI - Machine Learning - Deep Learning Ở thời đại công nghệ 4.0 hiện nay, chắc hẳn ai cũng đều đã từng nghe qua khái niệm Trí tuệ nhân tạo hay AI, Machine Learning, Deep Learning rồi phải không nào. Những khái niệm tưởng chừng đơn giản nhưng lại khá nhập nhằng và dễ khiến người ta nhầm lẫn. AI - Trí tuệ nhân tạo được coi là trí tuệ của con người được mô phỏng và sử...
Deep Learning Machine Learning AI Artificial Intelligence
Giới thiệu Làm về xử lý ảnh, chắc hẳn các bạn sẽ bắt gặp 1 số bài toán như tái tạo ảnh, giảm nhiễu ảnh, làm sáng ảnh, hay bài toàn giảm chiều dữ liệu, … Gặp các bài toán này thì cũng có khá nhiều phương pháp để xử lý, với cá nhân mình thì mình nghỉ ngày tới kỹ thuật Autoencoder. Lướt một vòng google search thì mình chỉ tìm thấy các bài viết nước ngoài hoặc 1 số blog của các...
Machine Learning Computer Vision Deep Leanring Autoencoder
Giới thiệu Nhân một ngày đang hì hục với cái đồ án môn học mà chưa biết xử lý thế nào khi muốn cải tiến kết quả với dataset nhỏ, lại được ngồi nghe Seminar của anh Leader, mình có cảm hứng để viết bài viết này chia sẻ kiến thức cho chính bản thân cũng như mọi người về việc sử dụng pseudo labeling trong các bài toán Machine Learning. Có thể nói việc sử dụng Pseudo Label có vai trò rất...
Machine Learning Pseudo Labeling