Cả Random Forest và Neural Networks đều là những kỹ thuật khác nhau nhưng có thể sử dụng chung ở một số lĩnh vực. Vậy khi nào sử dụng 1 kỹ thuật thay vì cái còn lại?

Papers with code. Sorted by stars. Updated weekly.

Trong bài này mình sẽ hướng dẫn deploy 1 model Deep learning, cụ thể là Keras dưới dạng một web service API. Sử dụng Flask framework python và Redis server như một Messeage Queue.

Với TensorFlow.js, không những có thể chạy models machine learning, mà chúng ta còn có thể training trực tiếp ngay trên browser. Trong bài viết ngắn gọn này, mình sẽ giới thiệu cách sử dụng cơ bản và nhanh nhất để bắt đầu với Tensorflow.js.

Mình vừa có bài nói về Sentiment Analysis trong NLP bao quát, xin phép chia sẻ lại slide tại đây.

Propel cung cấp cơ chế GPU-backed giống như thư viện Numpy trên Python, propel có thể cung cấp 1 kiến trúc rất mạnh cho các thuật toán Machine learning trên Javascript, như hỗ trợ tính toán rất mạnh và nhanh, như các tính toán trên ma trận, list, plot, ...

Duckling là một thư viện của Haskell, phát triển bởi Facebook, rất hay để phân tích (parses) dữ liệu text sang dạng có cấu trúc (structured data). Công cụ này rất hữu ích trong các ứng dụng phân tích văn bản trong NLP và nhất là lĩnh vực chatbot.

Doc2vec, ngoài từ (word), ta còn có thể biểu diễn các câu (sentences) thậm chí 1 đoạn văn bản (document). Khi đó, bạn có thể dễ dàng vector hóa cả một đoạn văn bản thành một vector có số chiều cố định và nhỏ, từ đó có thể chạy bất cứ thuật toán classification cơ bản nào trên các vector đó.

Trong bài này, mình sẽ hướng dẫn sử dụng OpenCV để nhận diện xe hơi trong ảnh (video frame) với đặc trưng HAAR, sử dụng file mô hình đã được trained.

Chuỗi bài viết "Machine Learning is Fun!" này mình lược dịch từ bài viết gốc của tác giả ageitgey. Mình tin chắc có rất nhiều bạn đã và đang quan tâm đến Machine Learning hiện nay. "Machine Learning is Fun!" chắc chắn sẽ mang cho bạn đến cho bạn cái nhìn từ cơ bản đến chuyên sâu nhất về thế giới Machine Learning.

Trong Machine Learning và NLP, phân lớp văn bản là một bài toán xử lí văn bản cổ điển, gán các nhãn phân loại lên một văn bản mới dựa trên mức độ tương tự của văn bản đó so với các văn bản đã được gán nhãn trong tập huấn luyện.

NaturalJS được ví như nltk cho Node. natural có nhiều chức năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên như: Tokenizing, stemming, classification, phonetics, tf-idf, WordNet, string similarity, ...

Trong các dự án gần đây mình làm nhiều về Word2vec, khá có vẻ là useful trong việc biểu diễn word lên không gian vector (word embedding). Nói thêm về Word2vec, trong các dự án nghiên cứu W2V của Google còn khám phá được ra tính ngữ nghĩa, cú pháp của các từ ở một số mức độ nào đó

Churn prediction is the task of identifying whether users are likely to stop using a service, product, or website. With Graphlab toolkit, you can start with raw (or processed) usage metrics and accurately forecast the probability that a given customer will churn.

R cheatsheet

Câu hỏi: Với số lượng bài viết lớn như vậy (hơn 28,000 bài viết), bạn hãy tìm cách nào đó để nhóm các bài viết theo những chủ đề khác nhau. Bạn hãy đề xuất một phương pháp để có thể đặt tên cho từng chủ đề một cách hợp lý nhất. Kết quả công ty A mong đợi sẽ là một file dạng csv gồm 2 cột: cột 1 là tên bài báo, cột 2 là tên chủ đề tương ứng.

vnTokenizer là công cụ chuyên dùng tách từ, gán nhãn từ loại cho tiếng Việt, của tác giả Lê Hồng Phương. vnTokenizer được viết bằng Java, có thể sử dụng như Tools Command Line hoặc Programming.

Neural networks là gì?

Japanese stopwords, available for npm, bower, plaintext. 日本のストップワード

Docker luôn là giải pháp đóng gói và triển khai các ứng dụng 1 cách nhanh chóng và an toàn. Sau mình xin hướng dẫn các cài đặt Tensorflow trong môi trường container của Docker.

Cài đặt Tensorflow

Thế giới đã chứng kiến sự phát triển vượt bậc sau khi con người phát minh ra các công nghệ: động cơ hơi nước, điện, máy vi tính, internet. Công nghệ tiếp theo sẽ có sự tác động mạnh mẽ như vậy chính là trí thông minh nhân tạo (Artificial Intelligence - AI)