Quy trình học máy để phân loại hình ảnh "Chó" hoặc "Mèo" gồm các bước:

1. Thu thập dữ liệu:

Tập hợp nhiều hình ảnh chó và mèo làm dữ liệu đầu vào.

1. Tiền xử lý dữ liệu:

Chuyển hình ảnh về cùng kích thước.
Chuyển đổi ảnh thành dạng số (vector pixel).
Gán nhãn: ảnh chó là 1, ảnh mèo là 0 (hoặc ngược lại).

1. Chia tập dữ liệu:

Chia thành tập huấn luyện (training set) và tập kiểm tra (test set).

1. Huấn luyện mô hình:

Dùng các thuật toán học máy như CNN (Convolutional Neural Network) để học đặc điểm phân biệt giữa chó và mèo từ tập huấn luyện.

1. Đánh giá mô hình:

Dùng tập kiểm tra để đo độ chính xác, độ nhạy, độ đặc hiệu,...

1. Dự đoán:

Khi có một hình ảnh mới (x), mô hình sẽ phân loại nó là "Chó" hay "Mèo".

Quy trình học máy để phân loại hình ảnh "Chó" hoặc "Mèo" gồm các bước:

1. Thu thập dữ liệu:

Tập hợp nhiều hình ảnh chó và mèo làm dữ liệu đầu vào.

1. Tiền xử lý dữ liệu:

Chuyển hình ảnh về cùng kích thước.
Chuyển đổi ảnh thành dạng số (vector pixel).
Gán nhãn: ảnh chó là 1, ảnh mèo là 0 (hoặc ngược lại).

1. Chia tập dữ liệu:

Chia thành tập huấn luyện (training set) và tập kiểm tra (test set).

1. Huấn luyện mô hình:

Dùng các thuật toán học máy như CNN (Convolutional Neural Network) để học đặc điểm phân biệt giữa chó và mèo từ tập huấn luyện.

1. Đánh giá mô hình:

Dùng tập kiểm tra để đo độ chính xác, độ nhạy, độ đặc hiệu,...

1. Dự đoán:

Khi có một hình ảnh mới (x), mô hình sẽ phân loại nó là "Chó" hay "Mèo".

Quy trình học máy để phân loại hình ảnh "Chó" hoặc "Mèo" gồm các bước:

1. Thu thập dữ liệu:

Tập hợp nhiều hình ảnh chó và mèo làm dữ liệu đầu vào.

1. Tiền xử lý dữ liệu:

Chuyển hình ảnh về cùng kích thước.
Chuyển đổi ảnh thành dạng số (vector pixel).
Gán nhãn: ảnh chó là 1, ảnh mèo là 0 (hoặc ngược lại).

1. Chia tập dữ liệu:

Chia thành tập huấn luyện (training set) và tập kiểm tra (test set).

1. Huấn luyện mô hình:

Dùng các thuật toán học máy như CNN (Convolutional Neural Network) để học đặc điểm phân biệt giữa chó và mèo từ tập huấn luyện.

1. Đánh giá mô hình:

Dùng tập kiểm tra để đo độ chính xác, độ nhạy, độ đặc hiệu,...

1. Dự đoán:

Khi có một hình ảnh mới (x), mô hình sẽ phân loại nó là "Chó" hay "Mèo".

Quy trình học máy để phân loại hình ảnh "Chó" hoặc "Mèo" gồm các bước:

1. Thu thập dữ liệu:

Tập hợp nhiều hình ảnh chó và mèo làm dữ liệu đầu vào.

1. Tiền xử lý dữ liệu:

Chuyển hình ảnh về cùng kích thước.
Chuyển đổi ảnh thành dạng số (vector pixel).
Gán nhãn: ảnh chó là 1, ảnh mèo là 0 (hoặc ngược lại).

1. Chia tập dữ liệu:

Chia thành tập huấn luyện (training set) và tập kiểm tra (test set).

1. Huấn luyện mô hình:

Dùng các thuật toán học máy như CNN (Convolutional Neural Network) để học đặc điểm phân biệt giữa chó và mèo từ tập huấn luyện.

1. Đánh giá mô hình:

Dùng tập kiểm tra để đo độ chính xác, độ nhạy, độ đặc hiệu,...

1. Dự đoán:

Khi có một hình ảnh mới (x), mô hình sẽ phân loại nó là "Chó" hay "Mèo".