Có thể bạn chưa biết, Quiz 03 của Kambria Code Challenge sẽ tập trung vào chủ đề Recurrent Neural Networks. Cuộc thi sẽ diễn ra vào cuối tuần sau ngày 02/05/2020.
Recurrent Neural Network (RNNs – Mạng nơ-ron hồi quy) là một trong những mô hình Deep Learning trong công nghệ trí tuệ nhân tạo. RNN ra đời với ý tưởng chính là sử dụng một bộ nhớ để lưu lại thông tin từ từ những bước tính toán xử lý trước để dựa vào nó có thể đưa ra dự đoán chính xác nhất cho bước dự đoán hiện tại. Cơ bản thì nó là một mạng neural hồi quy là một mạng neural chứa một vòng lặp bên trong nó.
Trong bài viết này, TopDev sẽ tổng hợp những nội dung về Recurrent Neural Network để giúp bạn nhanh chóng ôn tập kiến thức trước khi tham gia Quiz 03.
Deep Learning cơ bản
Bài viết này sẽ giúp làm sáng tỏ một số quan niệm sai lầm về Machine Learning. Quan trọng hơn là làm rõ một số quy trình của deep learning cũng như nguyên nhân tại sao nó hoạt động tốt trong các lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), nhận diện hình ảnh, và dịch ngôn ngữ trong khi lại không thành công ở những mảng khác.
Machine Translation với thuật toán Attention trong Deep Learning
Bài toán dịch ngôn ngữ là 1 bài toán khá hay. Hôm nay, bài này sẽ hướng dẫn bạn chi tiết về cách code lại thuật toán Attention trong Deep learning cho dạng bài toán Sequence to sequence (Seq2Seq). Trong bài hướng dẫn này mình sẽ code một Machine Translation có chức năng dịch ngôn ngữ Anh -> Việt.
Với mục đích hiểu sâu hơn về thuật toán, sản phẩm được code trên Tensorflow 2.0 thay vì Keras (code với Keras đơn giản hơn rất nhiều nhưng khó hiểu sâu).
Deep Learning quá khó? Đừng lo, đã có Keras.
Bài viết này sẽ hướng dẫn các bạn làm quen với Keras – 1 framework DL rất dễ sử dụng, thân thiện với người dùng nhưng cũng rất mạnh mẽ. Cụ thể, trong bài này mình sẽ nói về 4 modules chính trong Keras: Keras models, Keras layers, Keras losses và Keras optimizers.
Bài viết này chủ yếu dành cho những bạn đã có kiến thức cơ bản về ML, DL và đang muốn tìm 1 framework để xây dựng các mô hình ML, DL 1 cách nhanh nhất. Nếu bạn chưa có nên tảng về ML, DL hay còn lạ lẫm với các khái niệm filter, kernel size, strides trong CNN hoặc vẫn còn chưa quen với mạng recurrent network thì các bạn có thể tham khảo tại đây để có thể hiểu được những kiến thức cơ bản về mặt lý thuyết trước khi sử dụng Keras.
Bài toán dự báo thời tiết với Machine Learning
Đây là bài toán đặc trưng để sử dụng mô hình RNN. Trong nhiều mạng neural truyền thống khác, dữ liệu đầu vào và đầu ra hoàn toàn độc lập với nhau, tức là chúng không có liên kết thành chuỗi. Do đó khi áp dụng vào bài toán dự báo sẽ rất khó để đưa ra kết quả dự đoán.
Mô hình của thuật toán RNN tỏ ra lợi thế hơn trong việc áp dụng vào bài toán dự báo bởi lẽ chúng thực hiện cùng một tác vụ cho tất cả các phần tử của một chuỗi với đầu ra phụ thuộc vào cả các phép tính trước đó.
Bạn có thể tìm thấy một số bài toán thuộc thể loại này, như phân tích tài chính, tỉ số chứng khoán, hay áp dụng nó để phân tích tỉ giá Bitcoin để đầu tư đúng chỗ, đúng thời điểm.
Chúc bạn chuẩn bị tốt trước khi dự thi Quiz 03 – Kambria Code Challenge!
—–
Thông Tin Quiz 03
⏰Thời gian: 14h00 – 14h45 (giờ Việt Nam) ngày 02/05/2020
📌Đăng ký tại: http://bit.ly/KambriaQuiz03
