Bài viết được sự cho phép của tác giả Sơn Dương TensorFlow.js là một phiên bản của thư viện machine learning TensorFlow nổi tiếng, giúp mang deep learning tới thế giới Javascript. Giờ đây, bạn có thể define, train, và chạy Machine Learning với Nodejs. Pre-trained models nghĩa là giờ các bạn có thể dễ dàng thực hiện các tác vụ phức tạp như nhận dạng khuôn mặt, sáng tạo nhạc, phát hiện tư thế 96 hay 69… chỉ với vài dòng Javascript đơn giản. TensorFlow.js ban đầu được phát triển như là một thư viện front-end dành cho trình duyệt. Sau đó, nó được cập nhật để hỗ trợ Node.Js. Điều này, cho phép bạn sử dụng TensorFlow.js cho các ứng dụng phía back-end mà không phải cần đến Python. Nghe có vẻ hấp dẫn nhỉ? Chúng ta sẽ cùng nhau tìm hiểu Machine Learning với Nodejs sử dụng TensorFlow.js nhé! Vẫn như mọi khi, để việc học đi đôi với thực hành. Chúng ta sẽ cùng nhau xâ [...]

Bài viết được sự cho phép của tác giả Sơn Dương Để học Machine Learning, chúng ta có rất nhiều cách, trong đó có một cách mà nhiều người đã áp dụng. Đó là tham khảo các thư viện Machine Learning mã nguồn mở, chạy thử và ứng dụng vào một bài toán thực tế. Nói đến AI, Machine Learning, hầu hết mọi người đều được khuyên nên học Python. Nhưng vấn đề là mình lại chỉ thích mỗi Javascript. Thế là thử tìm trên Google, mình mới phát hiện ra mọi người dùng Javascript cho Machine learning cũng rất nhiều, không kém Python là mấy. Trong thời gian gần đây, hệ sinh thái web đã có những tiến bộ rất lớn. Mặc dù, Javascript và NodeJS vẫn bị coi là có hiệu năng kém hơn so với Python và Java. Đặc biệt là các tác vụ nặng như Machine Learning. Tuy nhiên, Javascript lại có lợi thế là dễ học, dễ tiếp cận . Tất cả những gì bạn cần để chạ [...]

Bài viết đến từ chị Nguyễn Khánh Linh - Quản lý Cao cấp Khoa học dữ liệu Data Science team @Techcombank Xây dựng các mô hình Học máy (Machine Learning models) để phục vụ các bài toán của doanh nghiệp hay khách hàng là một trong những công việc quan trọng của khối Dữ liệu và Phân tích (Data & Analytics Division) tại Techcombank. Mọi chuyện tưởng chừng đơn giản nếu chúng ta có ít nhu cầu hay lượng dữ liệu không cần cập nhật nhiều và thường xuyên, hoặc team quy mô nhỏ tới rất nhỏ. Tuy nhiên, khi team lớn dần và nhu cầu từ các bên ngày một nhiều, việc có một hạ tầng để phát triển những mô hình học máy này sẽ trở nên cần thiết.  Việc có một hệ thống về Machine Learning tốt sẽ giúp giải quyết các vấn đề như: Cung cấp cho nhà phân tích dữ liệu (Data analyst), nhà khoa học dữ liệu ( [...]

Anh em đang trông chờ, háo hức từng bước từng bước một trở thành Machine Learning Engineer?. Nếu đúng, bài viết này đích thị là dành cho anh em. Trong bài mình sẽ liệt kê đầy đủ, tuần tự 6 bước (cũng có thể xem là 6 kỹ năng) để anh em trở thành Machine Learning Engineer đích thực. Lưu ý là 6 bước là ý kiến tổng hợp và có thể khác đi tuỳ vào trình độ, lộ trình và khả năng tiếp cận của từng anh em nhá. Trước khi bắt đầu phân tích từng thành phần, để tui liệt kê ra trước cho anh em 6 kỹ năng cần có cho Deep Learning: 1. Kỹ năng toán - Maths Skills. 2. Kỹ năng lập trình - Programming Skills. 3. Kỹ năng xử lý dữ liệu - Data Engineering Skills. 4. Hiểu biết về học máy - Machine Learning Knowledge. 5. Hiểu biết về deep learning - Knowledge of DL Algorithms. 6. Hiểu biết về các deep learning framework - Knowledge of DL Frameworks. Tại sao lại là Deep Learning?, rồi anh em vào mục 1 sẽ thấy ngay. 1. Deep learning, Machine Learning và Artificial [...]

Bài viết được sự cho phép của tác giả Huy Trần Có một sự thật phũ phàng là cái ngành khoa học xuất hiện từ những năm 1959 không ai quan tâm giờ lại được bà con đổ xô đi học nhờ ơn của báo giới lúc nào cũng ra rả về Deep Learning này Deep Learning nọ... Mình thấy nhiều bạn bây giờ cứ muốn học là đâm đầu vào học Deep Learning, hoặc tuyên bố là sẽ học Deep Learning, trong khi chắc kí hiệu này θθ chưa chắc đã biết đọc tên như thế nào... mình cảm thấy quan ngại sâu sắc :v Deep Learning chỉ là 1 mảng con của Machine Learning, và để tiếp cận được Deep Learning thì cần phải nắm được rất nhiều khái niệm cơ bản từ Machine Learning. Nếu không thì trong quá trình học các bạn sẽ rất dễ bỏ qua một vài keyword quan trọng, dẫn tới ko hiểu gì hết luôn. Sau gần 1 năm theo đuổi việc tự học [...]

ACB xây dựng môi trường làm việc tích cực với những hoạt động sôi nổi theo tam giác kết nối với tên gọi Work:Live:Learn (Công việc x Cuộc sống x Học tập) để thúc đẩy cho sự phát triển bền vững của mỗi Đối Tác Sự Nghiệp trong hệ thống, cùng các thành phần hữu quan khác với tổ chức. Làm việc hiệu quả, dẫn dắt tương lai Bên cạnh các công việc đảm bảo tính vận hành của hệ thống, ACB hướng nhân viên chuyển dịch tỉ trọng công việc thực hiện theo định hướng hỗ trợ cho các chiến lược trung và dài hạn của ngân hàng. Để thực hiện điều đó, mỗi ACBer được khuyến nghị nắm vững thông tin về thẻ điểm cân bằng BSC (Balance Scorecard), bám sát các mục tiêu chung để được đánh giá và đo lường hiệu quả công việc.  ACB tập trung đầu [...]

Bài viết được sự cho phép của blogchiasekienthuc.com Có bao giờ bạn gặp một thông báo lỗi như thế này chưa? (lỗi này xảy ra khi mình chạy game Minecraft). Error: Could not create the Java Virtual Machine. Error: A fatalexception has occurred. Program will exit. Mình nghĩ là lỗi này chắc nhiều bạn cũng đã từng bị rồi. Chính vì thế mà hôm nay mình sẽ hướng dẫn cho các bạn các cách để sửa lỗi này một cách hiệu quả nhất nhé. [irp posts="5774" name="10 lý do cho thấy tại sao bạn nên theo học ngôn ngữ lập trình Java"] [irp posts="32948" name="10 tips để trở thành Java Developer xịn hơn"] Xem thêm nhiều việc làm Java lương cao trên TopDev #1. Tạo một System Variable cho Java Đầu tiên bạn nhấn tổ hợp phím Windows + R để mở hộp thoại Run => sau đó nhập sysdm.cpl => và bấm OK. Tiếp theo, bạn vào tab Advanced => và bấm vào Environment Variables trong phần Startup and Recovery. Sau đó bạn tiếp tục bấ [...]

Bài viết được sự cho phép của tác giả Kien Dang Chung Video trong bài viết Trong bài trước, bạn đã được giới thiệu lý thuyết về Hồi quy tuyến tính (Linear Regression), bạn cũng đã hiểu thuật toán này hoạt động như thế nào, giờ là lúc chúng ta áp dụng nó vào trong bài toán thực tế: Dự đoán doanh thu phim thông qua ngân sách. [irp posts="2011" name="460 khóa học online miễn phí về Programming & Computer Science nên bắt đầu trong tháng 7! (phần 1)"] [irp posts="26358" name="Computer Science là gì? Mức lương có cao không?"] Scikit-learn thư viện cần thiết cho Machine Learning Scikit-learn có lẽ là thư viện phổ biến nhất trong lĩnh vực machine learning, với thư viện này công việc của chúng ta chỉ là cung cấp dữ liệu và mọi thuật toán machine learning đã được xây dựng sẵn trong bộ thư viện này sẽ mang về cho bạn kết quả như mong muốn. Để sử dụng thuật toán Linear Regression đã được cài đặt sẵn trong Scikit-learn, chú [...]

Bài viết được sự cho phép của tác giả Kien Dang Chung Video trong bài viết Trong Phần 1: Dự đoán doanh thu phim với Hồi quy tuyến tính, chúng ta đã được làm quen với Machine Learning và thuật toán Hồi quy tuyến tính (Linear Regression). Các bài học ở phần 1 mới chỉ mang tính chất giới thiệu, để bạn đọc có thể hiểu sơ lược xem Machine Learning là gì? khi áp dụng vào các bài toán thực tế nó đem lại kết quả ra sao? [irp posts="7657" name="9 hiểu lầm ngớ ngẩn" về machine learning"] [irp posts="889" name="Chia sẻ cơ bản sử dụng machine learning để giải quyết bài toán."] Quy trình 3 bước trong Machine Learning Bạn có nhớ trong bài toán dự đoán doanh thu bằng Linear Regression chúng ta đã sử dụng thuật toán được cài đặt sẵn trong thư viện Scikit-learn. Nhưng chúng ta không đi sâu vào Machine learning diễn ra như thế nào? Theo hoạt động học tập thông thường, chúng ta cần đưa dữ liệu vào [...]

Bài viết được sự cho phép của tác giả Kien Dang Chung Machine learning là một tập hợp rất nhiều các thuật toán khác nhau và nó có liên hệ rất mật thiết với toán học, đặc biệt là toán cao cấp. Chúng ta ai đã mài đũng quần trên giảng đường đại học đều không còn xa lạ với Đại số tuyến tính và đây cũng là kiến thức nền tảng của rất nhiều các thuật toán sẽ được giới thiệu trong Machine Learning. [irp posts="7657" name="9 hiểu lầm ngớ ngẩn" về machine learning"] [irp posts="889" name="Chia sẻ cơ bản sử dụng machine learning để giải quyết bài toán."] 1. Một số khái niệm cơ bản 1.1 Vô hướng (Scalar) Scalar (mathematics), an element of a field, which is used to define a vector space, usually the field of real numbers Một đại lượng vô hướng là một phần tử của một trường được sử dụng để xác định một không gian vector, thông thường ở đây là trường số thực. Wiki Tóm lại đạ [...]

Bài viết được sự cho phép của tác giả Khiêm Lê Machine learning là một chủ đề được nhắc đến rất nhiều trong thời gian trở lại đây bên cạnh trí tuệ nhân tạo, nó được ứng dụng cực kỳ nhiều ở thời điểm hiện tại trong hầu hết tất cả các lĩnh vực. Trong bài viết hôm nay, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu xem machine learning là gì, các khái niệm cơ bản và vì sao nó lại được ứng dụng rỗng rãi như vậy? Lưu ý trước khi đọc bài: mình mới vừa tìm hiểu về machine learning không lâu nên sai sót là điều không thể tránh khỏi. Các bạn đọc bài nếu thấy sai đừng quên góp ý dưới phần comment để mình hoàn thiện bài viết tốt hơn nha! Machine learning là gì? Tính đến thời điểm hiện tại, có rất nhiều định nghĩa về machine learning, nếu bạn nào từng google thì hẳn các bạn sẽ [...]

p5.js là gì? p5.js là một thư viện Javascript, thường thì nó sẽ sử dụng để dùng làm những thứ linh tinh với đồ họa các thứ sử dụng canvas. Các bạn có thể sử dụng p5.js bằng p5 Web Editor ở đây. [irp posts="7657" name="9 hiểu lầm ngớ ngẩn" về machine learning"] Sơ qua về p5.js Ở trong p5.js thì sẽ có hai function quan trọng. Đó là setup() và draw(). setup() Đây là function sẽ chạy ngay lập tức khi chạy. Thường thì hay dùng để config trước khi chạy thực tế. draw() Function này sẽ chạy ngay sau thằng setup() ở trên. Đây là function chính của p5.js. ml5.js là gì? ml5.js là một thư viện bao gồm các thuật toán và pre-trained models cho browser. ml5.js được build trên nền của tensoeflow.js. Vì thế, mình có thể dùng ml5.js để build một số thứ hay ho dựa trên các pre-trained models có sẵn. Lý do mình dùng p5.js trong bài này là vì thằng ml5.js này chơi thân với thằng p5.js nên nó dễ sử dụng hơn. [...]

Nhiều khả năng, thước đo chính xác nhất cho sự tiến bộ của Machine Learning tại Apple đến từ cộng cuộc mua lại AI quan trọng nhất từ trước đến nay, Siri. Nguồn gốc của Siri chính là chương trình DARPA tham vọng liên quan đến các trợ lý thông minh. Sau đó, 1 số scientists đã thành lập công ty riêng, sử dụng chương trình DARPA để phát triển thành ứng dụng. Steve Jobs đã tự mình thuyết phục những người sáng lập bán DARPA lại cho Apple vào năm 2010 và trực tiếp đưa Siri vào hệ thống điều hành. Sau đó, màn ra mắt của Siri chính là điểm nhấn trong sự kiện công bố iPhone 4S (10/2011). Giờ đây, cách thức hoạt động của Siri đã tiên tiến đến nỗi users không cần phải kích hoạt nó bằng nút home hay thậm chí không cần nói “Hey, Siri” (1 tính năng tận dụng công nghệ Machine Learning, giúp iPhone nghe ngóng được thông tin mà không hao tố [...]

Bài viết được sự cho phép của tác giả Huy Hoàng Khi tìm hiểu và làm việc với Distributed Systems, chúng ta có thể sẽ hay bắt gặp những cụm từ như: Replicated State machine, Log replication hay Event-driven, Event-sourcing. Về bản chất, những khái niệm này đều được xây dựng xung quanh mô hình "Máy trạng thái" (State machine). Bài viết này sẽ mô tả mô hình này và lý do tại sao State machine lại được áp dụng rộng rãi trong Distributed Systems. [irp posts="31804" name="Hướng dẫn sử dụng ReactJS Props và State"] [irp posts="7886" name="Stateless là gì? Stateful là gì?"] Nhắc lại sơ qua một vài khái niệm Trạng thái (state) của một process có thể hiểu là tập hợp các giá trị của các biến (variable) trong process đó. VD, nếu process p1 có thể có state S1 = {x=1, y=2}. Thường trong thực tế, một process sẽ có cả dữ liệu trong RAM lẫn trên đĩa cứng, chúng ta coi tất cả các dữ liệu này là state của process đó. State machine trong [...]

VietAI xin hân hạnh giới thiệu khóa học Trực Tuyến (Online) đầu tiên: HỌC MÁY CƠ BẢN - FOUNDATION OF MACHINE LEARNING - Course #01. Giới thiệu khóa học Theo báo cáo mới nhất về những việc làm triển vọng của Linkedin năm 2020, kỹ sư Học Máy (Machine Learning - ML) và kỹ sư Trí Tuệ Nhân Tạo (Artificial Intelligence - AI) đứng đầu bảng với nhu cầu tuyển dụng tăng trưởng 74% mỗi năm trong 4 năm gần với mức lương cao mơ ước. Tại Việt Nam, nguồn nhân lực làm việc trong lĩnh vực ML - AI chỉ đáp ứng được 10% nhu cầu thị trường Việt Nam. Có rất nhiều bạn trẻ mong muốn được bắt đầu bước chân vào lĩnh vực mới mẻ và đầy tiềm năng này nhưng không biết bắt đầu từ đâu? Và bắt đầu học kiến thức gì? Các bạn mong muốn kiến thức sau khi học có thể ứng dụng vào công việc và giúp [...]