Kaggle lung cancer detection: Tiền xử lý ảnh (Preprocessing)

kaggle-image-preprocessing

kaggle-image-preprocessing

Tiền xử lý ảnh (image preprocessing) là tiến trình cải thiện chất lượng ảnh sao cho ảnh đầu ra giữ lại được những đặc trưng (feature) quan trọng trong ảnh. Sau đó, làm đầu vào cho các quá trình xử lý tiếp theo. Ta có thể thay đổi độ sáng của ảnh (pixel brightness transformation), biến đổi hình học ảnh (geometric transformation), rút trích đặc trưng ảnh (feature extraction), nội suy ảnh (image interpolation), lọc ảnh (image filtering: blur, sharpen, noise removal), …

Trong bài viết này, ta sẽ học cách làm việc với tập dữ liệu ảnh số. Ta sẽ tìm hiểu về cách ảnh số được định dạng trong không gian như thế nào. Bắt đầu bằng việc đọc và hiển thị ảnh cho đến áp dụng tích chập (convolution) và lọc ảnh bằng Tensorflow. Ở đây, tôi sẽ sử dụng tập dữ liệu download từ Kaggle Data Science Bowl 2017. Do tập dữ liệu khá lớn, các bạn có thể download sample_images về làm việc.

Git source: basics.py

Tiếp tục đọc

Đón năm mới 2017 với cuộc thi Kaggle

Can you improve lung cancer detection

Can you improve lung cancer detection

Hằng năm Kaggle có đưa ra nhiều cuộc thi liên quan đến các vấn đề xã hội như là một thách thức để các bạn trẻ tài năng tham gia giúp sức cho cộng đồng.

Lần này, nhân dịp đầu năm mới, tôi và một vài người bạn quyết định tham gia khởi động với cuộc thi Kaggle với chủ đề liên quan đến chẩn đoán bệnh ung thư phổi thông qua ảnh DICOM.

Mục đích của bài viết này là tổng hợp lại các thông tin đủ để các bạn hoặc đồng đội của bạn bắt tay vào xây dựng mô hình dự đoán cũng như truyền chút động lực cho các bạn đang tham vọng dấn thân vào ngành Data Science.

Tiếp tục đọc

Truy vấn văn bản – Document Retrieval

book_search

book_search

Giả sử bạn đang đọc một bài viết nào đó, hệ thống truy vấn văn bản sẽ giúp bạn tìm kiếm những bài viết tương tự như bài viết của bạn đang đọc. Vậy làm sao ta có thể tính được độ tương tự giữa các văn bản để tìm kiếm trong vô số các tài liệu có sẵn, tỷ lệ giống nhau về nội dung của các văn bản là bao nhiêu?

Trong bài viết này, ta sẽ sử dụng tập văn bản liên quan đến những người nổi tiếng download từ wikipedia (file csv đã xử lý có thể download ở đây) để xây dựng hệ thống truy vấn văn bản dựa trên nội dung đang đọc.

Tiếp tục đọc

Hệ thống recommend bài nhạc

song-recommendations

song-recommendations

Một trong những công nghệ giúp cho đời sống con người ngày càng dễ dàng hơn đó là recommender system. Recommender system giúp kết nối người dùng với sản phẩm mà họ tìm kiếm được thuận tiện và nhanh chóng hơn từ đó mang lại lợi thế cạnh tranh của sản phẩm so với các đối thủ khác. Bạn có thể bắt gặp hệ thống này ở các trang xem phim, nghe nhạc, mua bán, mạng xã hội, … Về cơ bản, bạn có thể áp dụng ngay kỹ thuật này vào hệ thống của bạn thông qua các hướng tiếp cận như: Popularity – liệt kê top các sản phẩm được nhiều người quan tâm nhất, Classification – dựa vào các chủ đề mà bạn cung cấp để lọc ra danh sách sản phẩm tương ứng. Tuy nhiên, các hướng tiếp cận này đều mang tính đại chúng, không nhắm vào một cá nhân cụ thể nào. Hơn nữa, không ai dễ dàng cung cấp thông tin cá nhân cho ứng dụng của bạn để có thể lọc thông tin phù hợp.

Do đó, trong bài viết này, tôi sẽ đi theo hướng tiếp cận Collaborative Filtering với hai phương pháp gồm Memory-Based Collaborative Filtering và Model-Based Collaborative filtering giúp trả lời hai câu hỏi “user nghe bài nhạc này thì sẽ có xu hướng nghe các bài như…” và “user có gu âm nhạc như bạn thì sẽ có xu hướng nghe các bài nhạc như…”. Trong đó, Model-Based sẽ sử dụng singular value decomposition (SVD) và Memory-Based sử dụng khoảng cách cosine để mô hình hóa hệ thống. Bạn có thể download dữ liệu từ đây Million Song Dataset Challenge.

Source code: Github.

Tiếp tục đọc

TensorFlow – thư viện code Deep Learning

tensorboard

tensorboard

Bài viết này không nhằm vào hướng dẫn lập trình TensorFlow. Lý do, các bạn có thể tìm thấy nhiều source code hướng dẫn khác nhau trên internet, tự cài đặt và lập trình dễ dàng. Nếu các bạn đã có kiến thức cơ bản về Neural Network thì việc nắm bắt công nghệ này cũng sẽ đơn giản hơn rất nhiều.

Thông thường, ta sẽ đi theo flow nghiên cứu sau: vào trang https://www.tensorflow.org/ để xem qua bài giới thiệu chung chung, sau đó tiến hành cài đặt, cài đặt thất bại do conflict thư viện, cài đặt thành công, đọc source code, cài đặt thuật toán từ các tutorial, hiểu sơ sơ, bắt đầu hoang mang do có quá nhiều bài viết cần đọc và cài đặt -> mất hết cảm hứng.

Do đó, mình sẽ hướng các bạn đi theo một tiếp cận khác. Đầu tiên, ta sẽ lấy cảm hứng nghiên cứu thông qua các ứng dụng ngoài thực tế, người thật việc thật của TensorFlow. Tiếp đến, ta sẽ xem mọi người đánh giá như thế nào về mã nguồn này, có đáng để ta tiếp tục nghiên cứu không. Sau cùng, ta sẽ bắt tay vào tiến hành cài đặt và ứng dụng công nghệ cùng với các tài liệu tham khảo chất lượng đã thu thập được.

Tiếp tục đọc