Khoá học Active Learning – Bài 2.2 – Các thuật toán Uncertainty Cơ bản – Thực hành

Khoá học Active Learning là một trong những khoá học nằm trong chuỗi các khoá học miễn phí của Sun* AI Research chia sẻ về các chủ đề nhỏ trong lĩnh vực AI. Khoá học cung cấp kiến thức và các thuật toán cơ bản của Active Learning – một kĩ thuật rất hữu ích

Khoá học Active Learning là một trong những khoá học nằm trong chuỗi các khoá học miễn phí của Sun* AI Research chia sẻ về các chủ đề nhỏ trong lĩnh vực AI. Khoá học cung cấp kiến thức và các thuật toán cơ bản của Active Learning – một kĩ thuật rất hữu ích trong dự án thực tế với trường hợp chi phí gán nhãn dữ liệu hạn chế. Trong bài học này chúng ta sẽ cùng nhau tìm hiểu về các thuật toán Uncertainty Sampling cơ bản trong Active Learning. Các thuật toán này là các thuật toán nền tảng và có khả năng ứng dụng rất tốt trong các bài toán học máy. Chúng ta sẽ cùng nhau thực hành và so sánh sự hiệu quả của các thuật toán chính như:

  • Random Sampling
  • Least confidence sampling
  • Entropy-based sampling
  • Margin based sampling
  • Ratio based sampling

Rất mong các bạn ủng hộ team Sun* AI Research trong chuỗi các khoá học miễn phí dành cho cộng đồng nhé.

Nguồn: viblo.asia

Bài viết liên quan

WebP là gì? Hướng dẫn cách để chuyển hình ảnh jpg, png qua webp

WebP là gì? WebP là một định dạng ảnh hiện đại, được phát triển bởi Google

Điểm khác biệt giữa IPv4 và IPv6 là gì?

IPv4 và IPv6 là hai phiên bản của hệ thống địa chỉ Giao thức Internet (IP). IP l

Check nameservers của tên miền xem website trỏ đúng chưa

Tìm hiểu cách check nameservers của tên miền để xác định tên miền đó đang dùn

Mình đang dùng Google Domains để check tên miền hàng ngày

Từ khi thông báo dịch vụ Google Domains bỏ mác Beta, mình mới để ý và bắt đầ