Machine Learning

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?

January 2019Machine Learning

Papers with Code: A Fantastic GitHub Resource for Machine Learning

Papers with code. Sorted by stars. Updated weekly.

July 2018Machine Learning

Deploy Deep Learning model as a web service API

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.

July 2018Machine Learning

TensorFlow.js

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.

June 2018Machine Learning

[Slide] Sentiment Analysis

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

March 2018Machine Learning

Propel - Machine learning for Javascript

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, ...

February 2018Machine Learning

Duckling - phân tích văn bản sang dữ liệu có cấu trúc

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.

October 2017Machine Learning

Doc2vec trong Sentiment Analysis

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.