Kết hợp nhiều model để đề xuất các bài viết phù hợp nhất cho người đọc. Sẽ giúp người đọc đọc nhiều hơn. - Hệ thống yêu cầu bảo mật cao - Dễ dàng scale up khi nhiều người truy cập - Xử lý được dữ liệu lớn khi khối lượng log nhiều - Cài đặt dịch vụ dễ dàng ... »
Nhằm mục đích cải thiện phương pháp Count Base trong việc vector hoá từ, bài viết này sẽ giới thiệu phương pháp Pointwise Mutual Information (PMI). ... »
Đi cùng với lịch sử phát triển của xử lý ngôn ngữ tự nhiên, vector hoá từ là công đoạn không thể thiếu và quan trọng. Bài viết này sẽ nói đến phương pháp Count Base, đơn giản nhưng khi được gọt giũa lại vô cùng hiệu quả. ... »
Giới thiệu đến với các bạn cái nhìn tổng quan về NLP, sau đó đi vào chi tiết, các kỹ thuật được áp dụng vào 2 bài toán rất hay là: Intent Detection và Spell Correction ... »
Bắt đầu với ví dụ về neuron của chính hệ thần kinh con người, cùng tìm hiểu mối liên quan với Neuron Network(NN) và Deep Learning cũng như chỉ ra sự khác nhau giữa Deep Learning và Machine Learing thông thường nhé. ... »
Hẳn là ai cũng biết sông bắt nguồn từ suối, các hồ nước từ độ cao lớn hơn. Và chắc hẳn nhiều người đã biết đến DeepLearning hoặc đã, đang làm việc với DeepLearning tuy nhiên bạn có biết nguồn gốc của DeepLearning(Neural Network) từ đâu mà có không ? Đó chính là Perceptron algorithm, bài viết này mình sẽ giải thích cặn kẽ với các bạn Perceptron là gì? Tại sao nó lại là cội nguồn của DeepLearning. Đối tượng bài viết: Nếu bạn muốn tìm hiểu DeepLearning mà chưa biết bắt đầu từ đâu. Nếu bạn đang làm ... »
Mở đầu Chào các bạn, chắc hẳn ít nhiều các bạn đã từng nghe đến công việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nói một cách ngắn gọn như sau: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (natural language processing - NLP) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo tập trung vào các ứng dụng trên ngôn ngữ của con người. Trong trí tuệ nhân tạo thì xử lý ngôn ngữ tự nhiên là một trong những phần khó nhất vì nó liên quan đến việc phải hiểu ý nghĩa ngôn ngữ-công cụ hoàn hảo nhất của tư duy và ... »
Dạo đầu Làm gì cũng vậy, đều có công đoạn mang tên là đánh giá. Đơn giản, gần gũi như việc lấy vợ, có một công đoạn mang tên là đưa người yêu về ra mắt, mục đích chính là để bố mẹ, anh em họ hàng oánh giá. Tất nhiên giá cao bao giờ cũng được ưu tiên :D Machine Learning cũng không có ngoại lệ, khi chúng ta xây dựng mô hình(model) có hàng tá model ta có thể sử dụng. Ví dụ bạn sử dụng RandomForest model, tương tự còn có ExtraTrees, AdaBoost... Câu hỏi đặt ... »
