17/11/2018, 21:44

[Question] Làm thế nào để luôn cập nhật kiến thức trong lĩnh vực Machine Learning?

Việc trau dồi và cập nhật thường xuyên kiến thức là vô cùng quan trọng đối với những người làm nghiên cứu nói chung và dân làm về Machine Learning, Deep Learning nói riêng. Trong khoảng thời gian từ 2010 trở lại đây, 2 từ khóa ML và DL nhận được rất nhiều sự quan tâm từ cộng đồng, thu hút bởi ...

  • Việc trau dồi và cập nhật thường xuyên kiến thức là vô cùng quan trọng đối với những người làm nghiên cứu nói chung và dân làm về Machine Learning, Deep Learning nói riêng. Trong khoảng thời gian từ 2010 trở lại đây, 2 từ khóa ML và DL nhận được rất nhiều sự quan tâm từ cộng đồng, thu hút bởi những nền tảng, ứng dụng đột phá đem lại trong rất nhiều lĩnh vực khác nhau: y sinh học, xe tự hành, trợ lí ảo, hệ thống dịch ngôn ngữ, nhận diện đối tượng, ... Vậy câu hỏi đặt ra là, làm thế nào để bạn có thể bắt kịp được các xu hướng đó, khi mà công nghệ, thuật toán đang từng ngày được phát triển và cải thiện; làm thế nào để không cảm thấy bị "ngợp" trước sự phát triển liên tục của 2 chuyên ngành trên? Trong bài blog lần này, mình muốn chia sẻ các cách thức giúp mình luôn cập nhật được các kiến thức mới trong lĩnh vực Machine Learning nói chung, hi vọng sẽ có ích với các bạn. Nếu mọi người có nguồn thông tin nào khác có thể chia sẻ ngay dưới bài post nhé, cảm ơn các bạn rất nhiều! Mọi ý kiến đóng góp và phản hồi xin gửi về địa chỉ: phan.huy.hoang@framgia.com             </div>
            
         </div>
      </div>
      
      
      <div class=

Bài liên quan

Làm thế nào để luôn cập nhật kiến thức trong lĩnh vực Machine Learning?

Người viết: Phan Huy Hoang Việc trau dồi và cập nhật thường xuyên kiến thức là vô cùng quan trọng đối với những người làm nghiên cứu nói chung và dân làm về Machine Learning, Deep Learning nói riêng. Trong khoảng thời gian từ 2010 trở lại đây, 2 từ khóa ML và DL nhận được rất ...

Hoàng Hải Đăng viết 15:20 ngày 24/01/2019

[Question] Làm thế nào để luôn cập nhật kiến thức trong lĩnh vực Machine Learning?

Việc trau dồi và cập nhật thường xuyên kiến thức là vô cùng quan trọng đối với những người làm nghiên cứu nói chung và dân làm về Machine Learning, Deep Learning nói riêng. Trong khoảng thời gian từ 2010 trở lại đây, 2 từ khóa ML và DL nhận được rất nhiều sự quan tâm từ cộng đồng, thu hút bởi ...

Bùi Văn Nam viết 21:44 ngày 17/11/2018

Làm thế nào để xây dựng một neural network trong 9 lines code Python

Mở Đầu Một phần của nhiệm vụ để tìm hiểu về AI, phải đặt ra cho mình mục tiêu xây dựng một mạng lưới thần kinh đơn giản trong Python. Để đảm bảo tôi thực sự hiểu nó, ta đã phải xây dựng nó từ đầu mà không sử dụng một thư viện neural. Nhờ một bài đăng blog tuyệt vời của Andrew Trask mà sẽ cho ra ...

Tạ Quốc Bảo viết 21:37 ngày 01/10/2018

Làm thế nào để Refactor code Ruby on Rails đúng nhất

Việc tái cấu trúc mã của bạn không kém phần quan trọng so với việc viết ra chính nó. Và viết về Ruby on Rails không là ngoại lệ ở đây, mặc dù bạn có thể đối mặt với một số thách thức cho việc bổ sung ở đây. Hôm nay chúng tôi sẽ giới thiệu cách refactor đúng, nếu bạn sử dụng Ruby on Rails cho dự án ...

Tạ Quốc Bảo viết 17:16 ngày 12/08/2018

LÀM THẾ NÀO ĐỂ LỰA CHỌN KỸ THUẬT KIỂM THỬ TỐT NHẤT?

Nhắc tới kỹ thuật kiểm tra phần mềm chính là đề cập đến phương pháp hoặc cách thức để kiểm tra một phần mềm hoặc một phần của phần mềm. Mỗi kỹ thuật kiểm tra đều có những lợi ích riêng. Các kỹ thuật khác nhau nhắm tới các loại khiếm khuyết khác nhau. Vì vậy, sẽ không đúng khi gọi một kỹ thuật tốt ...

Hoàng Hải Đăng viết 16:20 ngày 12/08/2018
0