Khoá học Active Learning – Bài 3.2 – Deep Bayesian Active Learning – 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 thực hành và so sánh mức độ hiệu quả của hai thuật toán mới trong Uncertainty Sampling đó là:

  • Bayesian Neural Network
  • Monte Carlo Dropout

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

Sự Khác Nhau Giữa Domain và Hosting Là Gì?

Sự khác nhau giữa domain và hosting là gì? Bài này giải thích ngắn và dễ hiểu nh

Shared Hosting hay VPS Hosting: Lựa chọn nào dành cho bạn?

Bài viết giải thích rõ shared hosting và vps hosting là gì và hướng dẫn chọn lựa

Thay đổi Package Name của Android Studio dể dàng với plugin APR

Nếu bạn đang gặp khó khăn hoặc bế tắc trong việc thay đổi package name trong And

Lỗi không Update Meta_Value Khi thay thế hình ảnh cũ bằng hình ảnh mới trong WordPress

Mã dưới đây hoạt động tốt có 1 lỗi không update được postmeta ” meta_key=