Mục tiêu của bài viết này là giúp chúng ta hiểu về mô hình hồi qui Ridge và mô hình hồi qui Lasso. Giả định bạn đang xây dựng mô hình hồi qui tuyến tính nhưng thật không may mắn, mô hình của bạn gặ...

Cho đến nay trong cuốn sách này, chúng ta đã áp dụng transformers để giải quyết các nhiệm vụ NLP trên kho dữ liệu tiếng Anh - nhưng bạn sẽ làm gì khi tài liệu của bạn được viết bằng tiếng Hy Lạp, t...

Overfitting không phải là một thuật toán trong Machine Learning. Nó là một hiện tượng không mong muốn thường gặp, người xây dựng mô hình Machine Learning cần nắm được các kỹ thuật để tránh hiện tượ...

Phương trình hồi qui tuyến tính có rất nhiều ứng dụng trong thực tiễn và là một trong những lớp mô hình đặc biệt quan trọng trong machine learning. Chúng ta sẽ không thể kể hết được ứng dụng của nó...

Lúc viết blog này là mùng 1 tết và bây giờ là 10h tối. Mình cũng không có hứng thú viết blog gì về AI lắm nên là mình sẽ viết vài điều mà năm 2024 đã để lại cho mình. Đây là vài thứ mà mình rút ra ...

Blog này được tôi dịch sang tiếng việt từ blog A Recipe for Training Neural Networks - Andrej Karpathy. Nếu có thời gian, hãy xem thử blog chất lượng của Andrej Karpathy - đồng sáng lập OpenAI nhé....

Trong blog “Text Classification”, chúng ta đã thấy những gì cần thiết để fine-tune và đánh giá transformer. Bây giờ chúng ta hãy xem cách chúng hoạt động cụ thể. Trong blog này, chúng ta sẽ khám ph...

Phân loại văn bản là một trong những nhiệm vụ phổ biến nhất trong NLP; Nó có thể được sử dụng cho nhiều ứng dụng, chẳng hạn như gắn thẻ phản hồi của khách hàng vào các danh mục hoặc định tuyến phiế...

Vào năm 2017, các nhà nghiên cứu tại Google đã xuất bản một bài báo đề xuất một kiến trúc mạng nơ-ron mới để mô hình hóa trình tự (paper). Được đặt tên là Transformer, kiến trúc này vượt trội hơn c...

Xác suất thống kê là nền tảng cốt lỏi trong machine learning, giúp chúng ta hiểu và xử lý dữ liệu một cách có hệ thống. Từ việc dự đoán khả năng xảy ra của một sự kiện, tối việc phân tích mối quan ...