Nguyễn Minh Hoàn
Giới thiệu về bản thân
Thử phiên bản mới
Chào mừng bạn đến với trang cá nhân của Nguyễn Minh Hoàn
0
0
0
0
0
0
0
2025-04-20 22:05:13
1. Xác định vấn đề
- Bài toán: Phân loại một bức ảnh thành 2 lớp: Chó hoặc Mèo.
- Mục tiêu: Khi nhập vào 1 hình ảnh mới, mô hình dự đoán đúng nó là chó hay mèo.
2. Thu thập dữ liệu
- Dữ liệu:
- Một tập hợp nhiều hình ảnh của chó và mèo.
- Ví dụ: bộ dữ liệu nổi tiếng Cats vs Dogs từ Kaggle.
- Yêu cầu:
- Số lượng cân bằng (chó ≈ mèo).
- Hình ảnh rõ nét, đủ kích thước.
3. Tiền xử lý dữ liệu
- Các bước xử lý:
- Resize ảnh về cùng kích thước (ví dụ 128x128 pixels).
- Gán nhãn: 0 cho mèo, 1 cho chó.
- Chuẩn hóa giá trị pixel (chia cho 255 để đưa về [0,1]).
- Tách dữ liệu:
- 80% ảnh cho tập huấn luyện (training set).
- 20% ảnh cho tập kiểm tra (test set).
4. Xây dựng mô hình học máy
- Chọn mô hình:
- Mô hình đơn giản: Mạng nơ-ron tích chập (CNN).
- Cấu trúc mạng cơ bản:
- Các lớp Convolutional + MaxPooling để trích xuất đặc trưng ảnh.
- Các lớp Dense (Fully Connected) để phân loại.
- Lớp đầu ra (output layer) dùng hàm kích hoạt sigmoid (vì chỉ có 2 lớp).
5. Huấn luyện mô hình
- Cách huấn luyện:
- Sử dụng tập training.
- Tối ưu bằng thuật toán Adam.
- Hàm mất mát binary crossentropy (phân loại nhị phân).
- Theo dõi độ chính xác (accuracy) trong quá trình training.
6. Đánh giá mô hình
- Đánh giá trên tập test:
- Tính độ chính xác (accuracy), độ nhạy (recall), độ đặc hiệu (precision).
- Xem mô hình có bị overfitting/underfitting không (dựa vào biểu đồ loss/accuracy).
7. Dự đoán và triển khai
- Dự đoán:
- Cho một hình ảnh mới vào, mô hình sẽ dự đoán xác suất là Chó hay Mèo.
- Triển khai:
- Xây dựng giao diện web/app đơn giản để người dùng tải ảnh lên và nhận kết quả dự đoá
2025-04-20 22:05:10
1. Xác định vấn đề
- Bài toán: Phân loại một bức ảnh thành 2 lớp: Chó hoặc Mèo.
- Mục tiêu: Khi nhập vào 1 hình ảnh mới, mô hình dự đoán đúng nó là chó hay mèo.
2. Thu thập dữ liệu
- Dữ liệu:
- Một tập hợp nhiều hình ảnh của chó và mèo.
- Ví dụ: bộ dữ liệu nổi tiếng Cats vs Dogs từ Kaggle.
- Yêu cầu:
- Số lượng cân bằng (chó ≈ mèo).
- Hình ảnh rõ nét, đủ kích thước.
3. Tiền xử lý dữ liệu
- Các bước xử lý:
- Resize ảnh về cùng kích thước (ví dụ 128x128 pixels).
- Gán nhãn: 0 cho mèo, 1 cho chó.
- Chuẩn hóa giá trị pixel (chia cho 255 để đưa về [0,1]).
- Tách dữ liệu:
- 80% ảnh cho tập huấn luyện (training set).
- 20% ảnh cho tập kiểm tra (test set).
4. Xây dựng mô hình học máy
- Chọn mô hình:
- Mô hình đơn giản: Mạng nơ-ron tích chập (CNN).
- Cấu trúc mạng cơ bản:
- Các lớp Convolutional + MaxPooling để trích xuất đặc trưng ảnh.
- Các lớp Dense (Fully Connected) để phân loại.
- Lớp đầu ra (output layer) dùng hàm kích hoạt sigmoid (vì chỉ có 2 lớp).
5. Huấn luyện mô hình
- Cách huấn luyện:
- Sử dụng tập training.
- Tối ưu bằng thuật toán Adam.
- Hàm mất mát binary crossentropy (phân loại nhị phân).
- Theo dõi độ chính xác (accuracy) trong quá trình training.
6. Đánh giá mô hình
- Đánh giá trên tập test:
- Tính độ chính xác (accuracy), độ nhạy (recall), độ đặc hiệu (precision).
- Xem mô hình có bị overfitting/underfitting không (dựa vào biểu đồ loss/accuracy).
7. Dự đoán và triển khai
- Dự đoán:
- Cho một hình ảnh mới vào, mô hình sẽ dự đoán xác suất là Chó hay Mèo.
- Triển khai:
- Xây dựng giao diện web/app đơn giản để người dùng tải ảnh lên và nhận kết quả dự đoá
2025-04-20 22:05:06
1. Xác định vấn đề
- Bài toán: Phân loại một bức ảnh thành 2 lớp: Chó hoặc Mèo.
- Mục tiêu: Khi nhập vào 1 hình ảnh mới, mô hình dự đoán đúng nó là chó hay mèo.
2. Thu thập dữ liệu
- Dữ liệu:
- Một tập hợp nhiều hình ảnh của chó và mèo.
- Ví dụ: bộ dữ liệu nổi tiếng Cats vs Dogs từ Kaggle.
- Yêu cầu:
- Số lượng cân bằng (chó ≈ mèo).
- Hình ảnh rõ nét, đủ kích thước.
3. Tiền xử lý dữ liệu
- Các bước xử lý:
- Resize ảnh về cùng kích thước (ví dụ 128x128 pixels).
- Gán nhãn: 0 cho mèo, 1 cho chó.
- Chuẩn hóa giá trị pixel (chia cho 255 để đưa về [0,1]).
- Tách dữ liệu:
- 80% ảnh cho tập huấn luyện (training set).
- 20% ảnh cho tập kiểm tra (test set).
4. Xây dựng mô hình học máy
- Chọn mô hình:
- Mô hình đơn giản: Mạng nơ-ron tích chập (CNN).
- Cấu trúc mạng cơ bản:
- Các lớp Convolutional + MaxPooling để trích xuất đặc trưng ảnh.
- Các lớp Dense (Fully Connected) để phân loại.
- Lớp đầu ra (output layer) dùng hàm kích hoạt sigmoid (vì chỉ có 2 lớp).
5. Huấn luyện mô hình
- Cách huấn luyện:
- Sử dụng tập training.
- Tối ưu bằng thuật toán Adam.
- Hàm mất mát binary crossentropy (phân loại nhị phân).
- Theo dõi độ chính xác (accuracy) trong quá trình training.
6. Đánh giá mô hình
- Đánh giá trên tập test:
- Tính độ chính xác (accuracy), độ nhạy (recall), độ đặc hiệu (precision).
- Xem mô hình có bị overfitting/underfitting không (dựa vào biểu đồ loss/accuracy).
7. Dự đoán và triển khai
- Dự đoán:
- Cho một hình ảnh mới vào, mô hình sẽ dự đoán xác suất là Chó hay Mèo.
- Triển khai:
- Xây dựng giao diện web/app đơn giản để người dùng tải ảnh lên và nhận kết quả dự đoá