TensorFlow – thư viện code Deep Learning

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

Advertisements

Danh sách Deep Learning Tools nổi bật

torch

torch

Deep Learning đang là chủ đề “hot” trong ngành Trí tuệ nhân tạo và Machine learning với nhiều thành tựu đạt được trong thời gian qua. Như chủ trương của blog này, từ thực nghiệm, quan sát và đánh giá ta sẽ có thêm kĩ năng làm việc cũng như thấu hiểu hơn về mô hình Deep Learning. Trong bài viết này, tôi mượn kết quả khảo sát của KDnuggets Software Poll (2015) để liệt kê ra danh sách Deep Learning Tools nổi bật nhất.

  • Pylearn2 (55 users)
  • Theano (50)
  • Caffe (29)
  • Torch (27)
  • Cuda-convnet (17)
  • Deeplearning4j (12)
  • Other Deep Learning Tools (106)

Danh sách trên, có một vài công cụ tôi chưa sử dụng qua. Tuy nhiên, tôi sẽ cố gắng tổng hợp lại thông tin dựa trên trang chủ mà họ cung cấp.

Tiếp tục đọc

Nguồn tham khảo về Deep Learning

Deep learning

Deep learning

Deep Learning là một kĩ thuật rất “hot” của Machine Learning. Kĩ thuật này đã gặt hái được nhiều thành công trong các kết qủa nghiên cứu cũng như những ứng dụng thông minh ngoài thực tế đòi hỏi phải có độ chính xác cao. Dưới đây tôi xin liệt kê một số nguồn tham khảo miễn phí về Deep learning cho người mới bắt đầu cũng như những người muốn theo dõi xu hướng của kĩ thuật này.

Những ứng dụng thương mại của Deep learning

Deep learning có mặt ở mọi nơi. Trên Amazon và Netflix: cung cấp những thông tin được cá nhân hóa (personalized recommendations). Trên smartphone: giúp kích hoạt trợ lý bằng giọng nói. Trên các website và ứng dụng di động: giúp cho nội dung quảng cáo nhắm đến khách hàng tiềm năng chính xác hơn. Deep learning giúp cho doanh nghiệp thu được những thông tin hữu ích từ dữ liệu phi cấu trúc (unstructured data).

8 Types of data

8 Types of data

Các doanh nghiệp ngày nay đang cố gắng tận dụng những dữ liệu phi cấu trúc (photographs, videos, chat logs, các văn bản) để đưa ra các quyết định kinh doanh hiệu quả hơn. Họ đang tận dụng khả năng thông minh của deep learning trong việc tự động hoá các tiến trình kinh doanh này.

Trong bài viết này, ta sẽ nói về deep learning, những thách thức về dữ liệu lớn, và các ứng dụng thương mại trong thực tế của deep learning.

Tiếp tục đọc