Autoencoder Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Autoencoder Là Gì? Autoencoder là một loại neural network học cách nén dữ liệu rồi tái tạo lại dữ liệu ban đầu. Nó giống như...
Đọc tiếp → 
Transfer Learning Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Transfer Learning là kỹ thuật lấy một mô hình AI đã được huấn luyện trên một tác vụ lớn, rồi tái sử dụng cho tác...
Đọc tiếp →
Loss Function (Hàm Mất Mát) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Loss Function Là Gì? Loss Function (hàm mất mát) là cách đo xem mô hình AI dự đoán sai bao nhiêu so với kết quả...
Đọc tiếp →
Learning Rate Là Gì? Tốc Độ Học Của AI Giải Thích Dễ Hiểu
Learning rate là một trong những siêu tham số quan trọng nhất khi huấn luyện AI. Nó quyết định tốc độ học và chất lượng...
Đọc tiếp →
P
Pruning (Tỉa Mô Hình) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Pruning Là Gì? Pruning (tỉa mô hình) là kỹ thuật giảm kích thước mô hình AI bằng cách cắt bỏ các tham số không cần...
Đọc tiếp →
P
Pruning (Tỉa Mô Hình) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Pruning Là Gì? Pruning (tỉa mô hình) là kỹ thuật giảm kích thước mô hình AI bằng cách cắt bỏ các tham số không cần...
Đọc tiếp →
P
Pruning (Tỉa Mô Hình) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Pruning Là Gì? Pruning (tỉa mô hình) là kỹ thuật giảm kích thước mô hình AI bằng cách cắt bỏ các tham số không cần...
Đọc tiếp →
Epoch Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Vòng Huấn Luyện Trong Machine Learning
Epoch Là Gì? Epoch trong Machine Learning – Vòng huấn luyện Epoch trong machine learning là một lần model đi qua toàn bộ tập dữ...
Đọc tiếp →
F1 Score Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Nếu bạn đã biết Precision và Recall, thì F1 Score là bước logic tiếp theo. Nó giải quyết một vấn đề rất thực tế: khi...
Đọc tiếp →