- Bạn vui lòng tham khảo Thỏa Thuận Sử Dụng của Thư Viện Số
Tài liệu Thư viện số
Danh mục TaiLieu.VN
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Chương 4 - Ứng dụng AI trong hoạt động phát triển khách hàng
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Chương 4 - Ứng dụng AI trong hoạt động phát triển khách hàng, cung cấp cho sinh viên những kiến thức như: Vấn đề phát triển khách hàng; xếp hạng tín dụng khách hàng dựa trên AI. Mời các bạn cùng tham khảo!
37 p stu 18/05/2025 9 0
Từ khóa: Bài giảng Trí tuệ nhân tạo, Trí tuệ nhân tạo, Hoạt động phát triển khách hàng, Mô hình phát triển khách hàng, Thuật toán học máy Naïve Bayes
Bài giảng Lập trình Python cho máy học: Bài 3 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
Bài giảng "Lập trình Python cho máy học: Bài 3 - Quy trình xây dựng mô hình máy học" trình bày các bước cơ bản trong quy trình xây dựng mô hình máy học, từ thu thập và xử lý dữ liệu, chia tập dữ liệu, lựa chọn thuật toán, huấn luyện mô hình, đánh giá hiệu suất đến tối ưu hóa mô hình. Người học sẽ được làm quen với các công cụ hỗ trợ trong...
18 p stu 18/05/2025 9 0
Từ khóa: Bài giảng Lập trình Python cho máy học, Lập trình Python cho máy học, Quy trình xây dựng mô hình máy học, Các bước xử lý dữ liệu, Quy trình học máy
Bài giảng Lập trình Python cho máy học: Bài 8 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
Bài giảng "Lập trình Python cho máy học: Bài 8 - Phân loại mô hình & các mô hình máy học" trình bày cách phân loại các mô hình máy học và giới thiệu các nhóm mô hình phổ biến hiện nay. Mời các bạn cùng tham khảo!
32 p stu 18/05/2025 9 0
Từ khóa: Bài giảng Lập trình Python cho máy học, Lập trình Python cho máy học, Phân loại mô hình máy học, Các mô hình máy học, Mô hình dựa trên cấu trúc cây
Bài giảng Lập trình Python cho máy học: Bài 10 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
Bài giảng "Lập trình Python cho máy học: Bài 10 - Xây dựng mô hình máy học" tập trung vào quy trình xây dựng mô hình máy học từ đầu đến cuối, bao gồm các bước huấn luyện, đánh giá và tối ưu hóa mô hình. Nội dung bao gồm cách chọn mô hình phù hợp, huấn luyện mô hình với dữ liệu, đánh giá hiệu suất mô hình qua các chỉ số như accuracy, precision,...
39 p stu 18/05/2025 9 0
Từ khóa: Bài giảng Lập trình Python cho máy học, Lập trình Python cho máy học, Xây dựng mô hình máy học, Handle Imbalanced Data Method, Error Analysis Model
Bài giảng Lập trình Python cho máy học: Bài 9 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
Bài giảng "Lập trình Python cho máy học: Bài 9 - Mô hình và bài toán máy học" trình bày về bài toán máy học; mô hình máy học; máy học tự động (Auto Machine learning). Mời các bạn cùng tham khảo!
57 p stu 18/05/2025 10 0
Từ khóa: Bài giảng Lập trình Python cho máy học, Lập trình Python cho máy học, Mô hình máy học, Bài toán máy học, Máy học tự động
Bài giảng Lập trình Python cho máy học: Bài 11 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
Bài giảng "Lập trình Python cho máy học: Bài 11 - Xây dựng mô hình máy học (tt)" tập trung vào các kỹ thuật quan trọng trong việc xây dựng và tối ưu hóa mô hình máy học. Nội dung bao gồm: Model Selection và Evaluation; Handle Imbalanced Data Method; Error Analysis Model. Mời các bạn cùng tham khảo!
60 p stu 18/05/2025 8 0
Từ khóa: Bài giảng Lập trình Python cho máy học, Lập trình Python cho máy học, Xây dựng mô hình máy học, Handle Imbalanced Data Method, Error Analysis Model
Xây dựng mô hình kiểm tra đối chiếu dữ liệu sử dụng nhận dạng ký tự quang học
Trong nghiên cứu này, tác giả đề xuất mô hình cho phép trích xuất tự động thông tin từ văn bằng, chứng chỉ sử dụng kỹ thuật nhận dạng ký tự quang học để đối chiếu dữ liệu. Bài viết đề xuất ứng dụng mô hình vào các hệ thống đối chiếu dữ liệu và đưa ra một số khuyến nghị cho các nghiên cứu tương tự trong tương lai.
10 p stu 26/10/2024 33 0
Từ khóa: Thị giác máy tính, Trích xuất thông tin ảnh, Xử lý ảnh, Mô hình kiểm tra đối chiếu dữ liệu, Nhận dạng ký tự quang học
Bài giảng Lập trình cho khoa học dữ liệu - Bài 11: Một số mô hình học máy
Bài giảng Lập trình cho khoa học dữ liệu - Bài 11: Một số mô hình học máy cung cấp cho người học những kiến thức như: Phân cụm dữ liệu; Phân cụm mờ; Hồi quy tuyến tính; Phân lớp SVM. Mời các bạn cùng tham khảo!
59 p stu 27/08/2024 41 0
Từ khóa: Bài giảng Lập trình cho khoa học dữ liệu, Lập trình cho khoa học dữ liệu, Khoa học dữ liệu, Mô hình học máy, Phân cụm dữ liệu, Hồi quy tuyến tính
Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 9.1: Học dựa trên xác suất
Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 9.1: Học dựa trên xác suất. Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: mô hình hóa xác suất; quá trình mô hình hóa; lý thuyết xác suất cơ bản; biểu diễn xác suất; biến ngẫu nhiên nhị phân; xác suất có điều kiện;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!
47 p stu 19/06/2023 65 0
Từ khóa: Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Học dựa trên xác suất, Mô hình hóa xác suất, Lý thuyết xác suất cơ bản, Biến ngẫu nhiên nhị phân
Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 12: Khai phá tập mục thường xuyên và các luật kết hợp. Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: các khái niệm cơ bản; mô hình luật kết hợp; cơ sở dữ liệu giao dịch T; bài toán khai phá luật kết hợp; giải thuật Apriori; các vấn đề luật kết hợp;... Mời các bạn cùng tham khảo...
28 p stu 19/06/2023 55 0
Từ khóa: Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Khai phá tập mục thường xuyên, Mô hình luật kết hợp, Giải thuật Apriori, Khai phá luật kết hợp
Bài giảng Đồ họa máy tính: Phần 2
Tiếp nội dung phần 1, Bài giảng Đồ họa máy tính: Phần 2 cung cấp cho người học những kiến thức như: Các phép biến đổi hình học 3 chiều; Màu sắc trong đồ họa. Mời các bạn cùng tham khảo để nắm chi tiết nội dung giáo trình!
99 p stu 23/12/2021 108 0
Từ khóa: Bài giảng Đồ họa máy tính, Đồ họa máy tính, Phép biến đổi mô hình, Phép biến đổi hình học 3 chiều, Màn hình đồ họa
Đăng nhập
Bộ sưu tập nổi bật