Category Archives: Artificial Intelligence

AI rule-based (còn gọi là AI dựa trên quy tắc) là một loại AI mà hệ thống được xây dựng dựa trên các quy tắc cụ thể để thực hiện các tác vụ. Hệ thống này sẽ lặp lại các quy tắc đã được định nghĩa trước đó để xử lý dữ liệu và ra […]

Tiến hành kiểm thử Perceptron Model Để tiến hành kiểm thử Perceptron Model, bạn cần thực hiện các bước sau: Lưu ý rằng việc kiểm thử mô hình Perceptron cần sử dụng các phương pháp đánh giá hiệu suất như ma trận lỗi (confusion matrix), độ chính xác (accuracy), độ phủ (recall), độ chính xác […]

Việc đào tạo mô hình perceptron tương tự như mô hình hồi quy tuyến tính. Chúng tôi khởi tạo mô hình thần kinh của mình, mô hình này có hai nút đầu vào trong lớp đầu vào và một nút đầu ra duy nhất có chức năng kích hoạt sigmoid. Khi chúng tôi vẽ mô […]

Điều cần thiết là phải biết về Perceptron Model và một số thuật ngữ chính như entropy chéo, giảm độ dốc sigmoid, v.v. Vậy Perceptron Model là gì và nó làm gì? Hãy xem một ví dụ để hiểu Perceptron Model. Hãy tưởng tượng có một bệnh viện hàng năm thực hiện phẫu thuật cho […]

Bây giờ, chúng ta sẽ có kiến ​​thức về cách tạo, học và kiểm tra mô hình Perceptron. Việc triển khai mô hình Perceptron trong PyTorch được thực hiện qua một số bước như tạo tập dữ liệu cho một mô hình, thiết lập mô hình, đào tạo mô hình và thử nghiệm mô hình. […]

Deep learning là một tập hợp các thuật toán được sử dụng trong Machine learning. Nó là một phần của phương pháp Machine learning dựa trên Neuron Network nhân tạo. Việc học có thể được giám sát, không giám sát hoặc bán giám sát. Các bài viết liên quan: Kiến trúc Deep learning tức là […]

Perceptron là một neuron Network có một lớp, hay chúng ta có tên gọi khác là neueron network là một perceptron nhiều lớp. Perceptron là một bộ classification nhị phân và nó được sử dụng trong việc supervised learning. Một mô hình đơn giản của nơ-ron sinh học trong mạng nơ-ron nhân tạo được gọi […]

Chúng tôi vẽ đồ thị mô hình tuyến tính của mình với các tham số ngẫu nhiên được gán cho nó. Chúng tôi nhận thấy rằng nó không phù hợp với dữ liệu của chúng tôi. Những gì chúng ta phải làm. Chúng ta cần huấn luyện mô hình này để mô hình có các […]

Khái niệm về Mean Squared Error Mean Squared Error (MSE) là một phép đo lường phổ biến trong thống kê và machine learning để đánh giá chất lượng của một mô hình dự đoán. Nó được sử dụng để đo lường độ chính xác của dự đoán so với giá trị thực tế. MSE tính […]