07/09/2018, 08:31

Hướng dẫn tự học Tensorflow cơ bản - Phần 2 - Linear Regression

Tiếp tục với series về Tensorflow của Toàn. Chúng ta sẽ đến với một bài hướng dẫn về giải thuật Linear Regression thực hiện trên framework Tensorflow Linear Regression là một thuật toán cơ bản nhất mà ai khi mới bắt đầu bước chân vào lĩnh vực Machine Learning cũng đều đã từng học qua. Tuy ...

Tiếp tục với series về Tensorflow của Toàn. Chúng ta sẽ đến với một bài hướng dẫn về giải thuật Linear Regression thực hiện trên framework Tensorflow

Linear Regression là một thuật toán cơ bản nhất mà ai khi mới bắt đầu bước chân vào lĩnh vực Machine Learning cũng đều đã từng học qua. Tuy là một thuật toán đơn giản nhưng nó đã thể hiện được rất nhiều kĩ thuật cần phải xử lý trong một bài toán Machine Learning như:

  • Xử lý dữ liệu
  • Cài đặt hàm mất mát
  • Tối ưu thuật toán
  • Đánh giá thuật toán.

Hi vọng những chia sẻ trong video này sẽ giúp các bạn có một cái nhìn tổng quan về các vấn đề đó.

Bài liên quan

[BÀI 33] HƯỚNG DẪN VIẾT MỘT TRANG WEB CƠ BẢN (PHẦN 2: TẠO CHỨC NĂNG ĐĂNG NHẬP)

Trong bài số 32, chúng ta đã cơ bản hoàn tất các cấu trúc file của 1 trang web và giao diện của trang chủ. Ở bài này tôi sẽ hướng dẫn các bạn tạo giao diện trang admin, và viết chức năng đăng nhập theo mô hình MVC hướng đối tượng. Phần 1: tạo giao diện trang admin: Trong thư mục admin/view/ ...

Trịnh Tiến Mạnh viết 2 tuần trước

Hướng dẫn Tensorflow cơ bản - Phần 6 - Softmax Classification MNIST

Softmax Classifier là một trong những thuật toán cơ bản nhất để phân lớp các bài toán multi-class. Trong bài số 6 này chúng ta sẽ cùng nhau tìm hiểu về lý thuyết của thuật toán này cũng như cách triển khai nó trên nền tảng Tensorflow. Cảm ơn các bạn đã theo dõi Series này của mình nhé

Trần Trung Dũng viết 16:48 ngày 15/09/2018

Hướng dẫn Tensorflow cơ bản - Phần 5 - Binary Classification MNIST

Trong Machine Learning, Classification là một trong những bài toán rất quan trọng và chiếm phần lớn khối lượng trong lớp các bài toán mà nó có thể giải quyết. Trong những Tutorial trước chúng ta đã cùng tìm hiểu về bài toán Regression và những phương pháp để đánh giá hiệu năng của một bài toán ...

Vũ Văn Thanh viết 10:06 ngày 07/09/2018

Hướng dẫn tự học Tensorflow Cơ bản - Bài 4 - Housing Data Processing

Như chúng ta đã biết, việc xử lý dữ liệu là một công đoạn rất quan trọng trong quá trình thực hiện một bài toán Machine Learning. Trong Video hướng dẫn này chúng ta sẽ cùng nhau tìm hiểu những kĩ thuật trong xử lý dữ liệu đối với bài toán hồi quy được triển khai trên tập dữ liệu giá nhà của ...

Trần Trung Dũng viết 09:55 ngày 07/09/2018

Hướng dẫn tự học Tensorflow Cơ bản - Bài 3 - Eager Executing trong Linear Regression

Tensorflow là một framework lập trình rất phổ biến trong giới AI hiện nay tuy nhiên hướng tiếp cận Graph based của Tensorflow khiến rất nhiều người mới học nó cảm thấy khó khăn nhất là trong việc debug. Hiểu được vấn đề đó của các lập trình viên, Tensorflow Eager ra đời giúp cho việc debug ...

Hoàng Hải Đăng viết 09:28 ngày 07/09/2018
0