Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): DNN-Based Anomaly Detection trình bày cách ứng dụng mạng nơ-ron sâu trong việc phát hiện bất thường. Nội dung bao gồm các thuật toán phổ biến, mô hình autoencoder, Anogan và các tình huống áp dụng thực tế. Đây là phương pháp hiện đại giúp tăng cường độ chính xác trong việc phân tích bất thường dữ liệu phức tạp. Mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm chi tiết!

Bài giảng "Học sâu và ứng dụng: Bài 12 - Mô hình sinh dữ liệu" nhằm giúp sinh viên tìm hiểu về các mô hình học sâu có khả năng tạo sinh dữ liệu mới một cách tự động, như hình ảnh, văn bản, âm thanh,... dựa trên phân phối của dữ liệu huấn luyện. Đây là một trong những hướng nghiên cứu hiện đại và ứng dụng mạnh mẽ của học sâu.

Mục tiêu nghiên cứu chính của luận văn là dựa trên các kỹ thuật học máy cho các hệ thống phát hiện xâm nhập mạng. Tập trung nghiên cứu một số kỹ thuật máy học đơn, học sâu và kỹ thuật kết hợp. Dựa trên những kết quả thực nghiệm của các kỹ thuật học máy. Sau đó đánh giá, lựa chọn các kỹ thuật học máy nào cho kết quả tốt nhất để chọn lựa nhằm nâng cao hiệu năng hệ thống phát hiện xâm nhập mạng. Mời các bạn tham khảo!

Nội dung và nhiệm vụ chủ yếu của luận văn là nghiên cứu các vấn đề liên quan đến việc dự báo các sự kiện hiếm và sử dụng mô hình bộ mã hóa tự động Autoencoder để dự báo các sự kiện cực hiếm, ứng dụng vào bài toán thực tế dự đoán sự cố trong dây chuyền sản xuất của nhà máy giấy.