Mô hình huấn luyện trí tuệ nhân tạo

Bài viết này trình bày một ứng dụng cụ thể của trí tuệ nhân tạo trong việc dự đoán nguy cơ mắc bệnh ung thư phổi dựa trên việc phân tích ảnh chụp CT phổi. Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả đề xuất một mô hình học máy sử dụng thuật toán mạng nơ ron tích chập (CNN) để huấn luyện trên tập dữ liệu về ung thư phổi từ IQ-OTH/NCCD.

9p viwalton 02-07-2024 1 1   Download

Bài viết tập trung đề xuất xây dựng một mô hình mạng nơ-ron có cấu trúc Residual-Inception kết hợp (đặt tên là RINet) và sử dụng hàm mất mát Focal Loss nhân trọng số trong quá trình huấn luyện để tiến hành nhận dạng mục tiêu ra đa dựa trong dataset RAD-DAR.

6p viambani 18-06-2024 3 2   Download

Nghiên cứu này ứng dụng mô hình học máy XGBoost để dự đoán khả năng chịu cắt chọc thủng của sàn bê tông cốt sợi thép. Bộ dữ liệu gồm 140 mẫu thí nghiệm sưu tầm từ tài liệu được sử dụng để được huấn luyện và thử nghiệm mô hình. Các biến đầu vào của mô hình gồm: độ dày sàn (

6p gaupanda030 03-05-2024 7 2   Download

Nghiên cứu "Ứng dụng phương pháp LightGBM dự đoán cường độ liên kết giữa cốt thép bị ăn mòn và lớp bê tông xung quanh" ứng dụng mô hình LightGBM để dự đoán cường độ liên kết của cốt thép bị ăn mòn và lớp bê tông bao quanh. Mô hình được huấn luyện và kiểm nghiệm dựa trên bộ dữ liệu gồm 218 mẫu thí nghiệm sưu tầm từ tài liệu hiện có...

6p phuong798 26-12-2023 5 4   Download

Nghiên cứu "GANCloth - Sáng tạo trang phục mang hoa văn, văn hóa Việt Nam" đề xuất một mô hình cải tiến bằng cách kết hợp Deep Matting và Neural Style Transfer (NST) nhằm khắc phục những hạn chế về kích thước của dữ liệu và thời gian huấn luyện. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình đề xuất đã cải thiện được những hạn chế trên và đạt hiệu quả hơn so với phương pháp trước đó, bỏ qua được rào cản về mặt kích thước của dữ liệu và giảm thời gian huấn luyện.

6p modungvanthu 13-12-2023 6 4   Download

Bài viết Mô hình huấn luyện trí tuệ nhân tạo tự động phát hiện và phân loại các truy vấn URL độc hại nghiên cứu đánh giá hiệu quả sử dụng các mô hình huấn luyện trí tuệ nhân tạo sử dụng hai phương pháp chính là học máy (Machine Learning) và học sâu (Deep Learning) trong việc tự động phát hiện và phân loại các truy vấn (URL) độc hại.

14p vifriedrich 06-09-2023 11 5   Download

Bài viết trình bày đánh giá phân loại các bệnh về mắt bằng ResNet trên bộ dữ liệu hình ảnh chụp võng mạc thu thập từ Bệnh viện Tái Bình. Kết quả cho thấy rằng, ảnh đầu vào càng lớn thì cho kết quả càng chính xác và các dấu hiệu nhận diện các bệnh mắt ở hai bên mắt là như nhau, hay nói cách khác có thể dùng bộ dữ liệu huấn luyện của mắt trái để phân loại bệnh ở mắt phải.

8p viwolverine 07-07-2023 5 2   Download

Nghiên cứu xây dựng công cụ ước lượng mưa bằng công nghệ trí tuệ nhận tạo (AI) trong việc sử dụng số liệu radar vào dự báo mưa hạn cực ngắn. Mô hình Convolutional Neural Networks (CNN) với cơ sở Rainet được dùng để tính toán và ước lượng mưa từ ảnh radar Nhà Bè, với dữ liệu các tháng mùa mưa từ tháng 5 đến tháng 11 năm 2019 và năm 2020 dùng để huấn luyện mô hình.

11p viironman 02-06-2023 12 4   Download

Bài viết Nghiên cứu mô hình trí tuệ nhân tạo để phát hiện PCB lỗi trong sản xuất công nghiệp thể hiện nỗ lực của tác giả trong việc phát triển mô hình trí tuệ nhân tạo để phân loại sản phẩm PCB lỗi từ hình ảnh. Mô hình được phát triển trên nên mạng MobileNets (một dạng mô hình nhẹ) để tiết kiệm thời gian huấn luyện và thực thi từ đó có thể nhận biết sản phẩm lỗi theo thời gian thực.

3p visybill 22-03-2023 9 5   Download

Bài viết "Mô hình dự báo ô nhiễm không khí sử dụng dữ liệu đa miền" đề xuất mô hình dựa trên liên kết giữa dữ liệu đa phương tiện (hình ảnh, video) và dữ liệu số về chất lượng không khí AQI (Air Quality Index) được thu thập từ Lifelog là thông tin số về cuộc sống hàng ngày của cá nhân. Dữ liệu Lifelog sẽ được sử dụng cho giai đoạn huấn luyện sử dụng phương pháp học sâu dựa trên DNN (Deep CNN) để dự đoán mức độ ô nhiễm không khí đối với sức khỏe con người.

6p lieuyeuyeu18 23-12-2022 20 5   Download

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là vận dụng kiến thức đã học để xây dựng một hệ thống trả lời tự động, sử dụng mạng học sâu Deep Neural Networks, dựa trên khung làm việc sequence-to-sequence và cơ chế attention để sinh ra câu trả lời tự động từ một chuỗi đầu vào tương ứng. Mô hình được huấn luyện end-to-end GNMT (Google’s Neural Machine Translation) trên tập dữ liệu miền mở có sẵn.

72p matroinho2510 08-11-2022 38 16   Download

Bài viết Nghiên cứu trợ lý ảo ứng dụng trí tuệ nhân tạo nghiên cứu trợ lý ảo có thể chủ động giao tiếp, tương tác với người sử dụng bằng công nghệ trí thông minh nhân tạo. Mô hình huấn luyện nhận diện giọng nói và phân tích giọng nói phát triển trên thư viện Speech recognition, phân tích âm thanh qua thư viện Pyaudio và playsound, nguồn dữ liệu tìm kiếm truy vấn trên cơ sở dữ liệu trực tuyến.

7p vilexus 05-10-2022 22 8   Download

Phát hiện phương tiện giao thông trên không ảnh là bài toán thiết thực, giải quyết được nhiều vấn đề về giao thông trong thành phố. Nghiên cứu tiến hành khảo sát hiệu quả của các hàm chi phí IoU và L1 trên cùng phương pháp DETR huấn luyện trên bộ dữ liệu XDUAV để quan sát sự cải thiện mô hình.

8p visherylsandberg 18-05-2022 32 3   Download

Bài viết này đề xuất phương pháp chẩn đoán bệnh từ thông tin mô tả triệu chứng bằng các phương pháp học sâu. Phương pháp bài báo này đề xuất dựa trên các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên đối với tiếng Việt trong quá trình xây dựng kho dữ liệu huấn luyện hệ thống học sâu.

6p vistephenhawking 26-04-2022 17 2   Download

Bài viết đề xuất một bộ khung giải pháp giúp tận dụng tối đa nguồn tài nguyên dữ liệu của người dùng, mà vẫn đảm bảo quyền riêng tư của họ. Chúng tôi áp dụng học liên kết (Federated Learning - FL) vào việc huấn luyện các mô hình máy học.

6p vistephenhawking 26-04-2022 28 3   Download

Bài viết trình bày phương pháp phát hiện ăn mòn đường ống dẫn khí bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích các hình ảnh trực quan, gồm 3 bước: tiền xử lý ảnh đầu vào; phân đoạn và trích chọn các đặc trưng biểu đồ tần suất màu và đặc trưng kết cấu; đề xuất sử dụng mô hình Markov ẩn được huấn luyện từ các vector đặc trưng có khả năng tự động phân tích các hình ảnh chụp từ camera và nhận dạng các vùng bị ăn mòn của đường ống dẫn khí.

7p viedison 13-04-2022 52 3   Download

Bài viết đề xuất mô hình mạng nơron CV-CNN để trích xuất độ cao rừng từ ảnh PolInSAR. Trong mô hình được đề xuất, hệ số giao thoa phân cực phức tối ưu được đưa tới đầu vào của mạng CV-CNN để thực hiện quá trình huấn luyện tại các độ cao rừng khác nhau.

8p visergeybrin 25-11-2021 14 3   Download

Bài viết giới thiệu và ứng dụng XGBoost, một trong những kỹ thuật trí tuệ nhân tạo mới nhất và mạnh mẽ nhất để ước lượng khả năng chịu nén dọc trục của cột ống thép nhồi bê tông (CFST) tiết diện tròn. Kết quả từ 1017 thí nghiệm về loại cấu kiện này được sử dụng làm dữ liệu để huấn luyện mô hình.

10p vidaegu2711 09-08-2021 31 3   Download

Bài viết đề xuất một mô hình học sâu dựa trên kiến trúc mạng CNN để xác định tâm làn đường đối với các thiết bị tự hành, đảm bảo độ chính xác trong nhiều điều kiện môi trường về ánh sáng và địa hình; yêu cầu độ phức tạp tính toán thấp, dễ dàng xây dựng tập dữ liệu huấn luyện.

10p gaocaolon11 05-05-2021 44 3   Download

Từ 11/2019 đến 06/2020, nhóm tác giả thu thập 8.190 ảnh nội soi đại tràng (NSĐT) có polyp và 4.000 ảnh NSĐT không polyp, chia thành tập huấn luyện và tập kiểm chứng nhằm xây dựng mô hình AI. Mô hình học sâu đề xuất được xây dựng theo kiến trúc U-Net với nhánh EfficientNet, huấn luyện trong 150 bước với thuật toán SGD và đánh giá bởi chỉ số F1, giá trị dự đoán dương tính (PPV), độ nhạy (Se), độ đặc hiệu (Sp).

10p vijersey2711 03-03-2021 37 2   Download