Thành phố Cuồng loạn

JAX là framework cho phép viết mã Python có khả năng biên dịch sang XLA, tối ưu cho cả CPU và TPU. Dưới đây là cách xây dựng một mạng nơ-ron đa tầng để phân loại ảnh chữ số viết tay. Cấu trúc mạng nơ-ron Mạng gồm ba phần chính: hàm khởi tạo trọng số, hàm truyền tiếp (forward pass), và cơ chế tối ưu gradient. JAX sử dụng cơ chế pure function, ...

Việc tạo ra các tác phẩm nghệ thuật AI mang phong cách cá nhân hoặc nhân vật cụ thể thường đòi hỏi các mô hình được tinh chỉnh kỹ lưỡng. Thay vì sử dụng các mô hình có sẵn không hoàn toàn ưng ý, bạn có thể tự huấn luyện một mô hình LoRA (Low-Rank Adaptation) riêng. lora-scripts là một bộ công cụ mạnh mẽ, giúp đơn giản hóa toàn bộ quy trình này, ...

Khi đánh giá khả năng sinh mã đồ họa của các hệ thống AI, độ chính xác về tọa độ và chuẩn hóa hình học là tiêu chí then chốt. Dưới đây là quá trình kiểm thử ba mô hình trí tuệ nhân tạo thông qua tác vụ tạo kịch bản Python sử dụng thư viện turtle để vẽ cờ đỏ sao vàng. Mã nguồn được thực thi và phân tích trên môi trường Python chuẩn. 1. Phân Tíc ...

Lần trước chúng ta đã tìm hiểu phương pháp lựa chọn đặc trưng đơn biến Filter. Bây giờ, chúng ta sẽ khám phá các phương pháp lựa chọn đặc trưng dựa trên mô hình: Wrapper (phương pháp gói) và Embedded (phương pháp nhúng). Kiến Thức Về Phương Pháp Chọn Đặc Trưng Dựa Trên Mô Hình: Theo quan điểm học máy, đặc trưng và mô hình không thể tách rời đượ ...

Máy vector hỗ trợ (Support Vector Machine – SVM) là một trong những thuật toán học máy mạnh mẽ, ban đầu được thiết kế cho bài toán nhị phân. Tuy nhiên, nhờ các chiến lược mở rộng như One-vs-One và One-vs-Rest, SVM có thể giải quyết hiệu quả các bài toán phân loại đa lớp. Bài viết này trình bày nguyên lý hoạt động, cách triển khai mã nguồn và ví ...

Trong xây dựng mô hình Machine Learning, hiệu suất dự báo không chỉ phụ thuộc vào thuật toán mà còn phụ thuộc rất lớn vào chất lượng dữ liệu đầu vào. Hai khái niệm cốt lõi giúp tối ưu hóa dữ liệu là Kỹ thuật đặc trưng (Feature Engineering) và Lựa chọn đặc trưng (Feature Selection). Kỹ thuật đặc trưng (Feature Engineering) Feature Engineering ...

Chương 1: Giới Thiệu Về Khung Phát Triển AutoGLM AutoGLM là một khung mã nguồn mở được thiết kế để đơn giản hóa quy trình tinh chỉnh, triển khai và đánh giá các mô hình ngôn ngữ lớn. Khung này hỗ trợ nhiều kiến trúc model phổ biến và cung cấp giao diện mô-đun, giúp nhà phát triển nhanh chóng xây dựng các ứng dụng NLP tùy chỉnh. Cấu Hình Môi T ...

Hồi quy Logistic (Logistic Regression) Mặc dù tên gọi có chứa từ "hồi quy", nhưng Logistic Regression thực chất được sử dụng cho các bài toán phân loại (classification). Trong các bài toán này, thay vì dự đoán một giá trị cụ thể, mô hình sẽ trả về xác suất xảy ra của một sự kiện, thường nằm trong khoảng [0, 1]. Hàm Logistic (Sigmoid) Để ánh xạ ...

Lộ trình chuyển đổi mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) từ giai đoạn thử nghiệm (PoC) sang môi trường vận hành thực tế (Production) là giai đoạn rủi ro nhất trong vòng đời phát triển phần mềm AI. PoC chứng minh khả năng của GPT-5.5 trong điều kiện lý tưởng, nhưng Production đòi hỏi sự ổn định tuyệt đối trong mọi tình huống. Để thu hẹp khoảng cách này, k ...

Trong các cuộc thi khoa học dữ liệu, nhiều người tham gia thường gặp phải vấn đề: mô hình hoạt động tốt ở giai đoạn đầu nhưng lại sụt giảm đáng kể khi đến vòng xác thực cuối cùng. Tại sao lại có sự thay đổi đột ngột như vậy? Nguyên nhân chính là do các mô hình có thể bị "quá khớp" (overfitting) hoặc "khớp không đủ" (underfit ...