Giới thiệu tài liệu
Hệ thống tự động hóa qua các thuật toán máy tính học đang là một trong những ngành công nghệ phát triển rất nhanh và đã được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực khác nhau. Trong bài báo này, tác giả đã chỉ ra các thuật toán máy tính học mới nhất và cách sử dụng chúng trong các ứng dụng phổ biến. Ngoài ra, tác giả cũng đã thảo luận về những sự cố mới được phát hiện và cách khắc phục chúng.
Đối tượng sử dụng
Đào tạo và những người nghiên cứu về máy tính học, doanh nghiệp sử dụng máy tính học
Nội dung tóm tắt
Trong bài báo này, tác giả đã giới thiệu các thuật toán máy tính học mới nhất trong ngành công nghệ, chẳng hạn như khoảng trừ (dropout) và transfer learning. Tác giả đã chỉ ra cách sử dụng từ khoảng trừ để tăng tính chất random của mạng neuron, giúp model có thể chống trốn overfitting và underfitting. Transfer learning là quá trình sử dụng các model đã được huấn luyện trên dữ liệu lớn để tiếp tục huấn luyện trên dữ liệu nhỏ khác. Tác giả cũng đã thảo luận về sự cố mà người ta gặp trong việc sử dụng từ khoảng trừ, chẳng hạn như tình trạng kéo dài (vanishing gradient) và kết quả thấp. Tác giả đã giới thiệu cách khắc phục chúng, bao gồm việc sử dụng tuyển chọn model (model selection) và các phương pháp tối ưu hóa (optimization methods).
