Theo nội dung bài học, 'học có giám sát' (supervised learning) là hình thức máy tính học từ loại dữ liệu nào?, Dữ liệu có nhãn do con người cung cấp, Dữ liệu không có cấu trúc cố định, Dữ iệu được mô phòng từ môi trường, Dữ liệu thô do máy tự động thu thập, Khi có đủ số lượng hình ảnh và nhãn đúng, phần mềm Học máy sẽ làm gì để phân loại ảnh mới?, So sánh kích thước dung lượng của từng tệp ảnh, Tự động thay đổi màu sắc của ảnh cho phù hợp, Tìm ra những điểm giống nhau trong từng nhóm ảnh, Xóa các hình ảnh có góc chụp bị mờ hoặc tối, Điều gì sẽ xảy ra nếu dữ liệu huấn luyện quá ít hoặc chỉ đến từ một nguồn duy nhất?, Máy sẽ yêu cầu người dùng đổi cấu hình, Máy sẽ học lệch và dễ đưa ra kết quả sai, Máy sẽ tự động tạo ra thêm dữ liệu mới, Máy sẽ tăng tốc độ xử lý hình ảnh lên, Trong ví dụ về 'thiên vị dữ liệu', vì sao mô hình có thể nhầm váy tối màu là áo thun?, Vì mô hình chỉ dùng hình ảnh váy sáng màu để huấn luyện, Vì mô hình chưa được cài đặt phần mềm cập nhật mới, Vì người dùng đã gán nhãn sai cho các loại áo thun, Vì hình ảnh váy tối màu bị giảm chất lượng độ phân giải, Dữ liệu huấn luyện được xem là thiên vị khi nào?, Khi máy nhận dạng chính xác toàn bộ ảnh, Khi thu thập từ nhiều lớp học khác nhau, Khi chỉ tập trung vào một nhóm người nhất định, Khi số lượng ảnh của một lớp quá nhiều, Tập dữ liệu nào được sử dụng để dạy máy học?, Tập dữ liệu tổng quát hóa, Tập dữ liệu huấn luyện, Tập dữ liệu chưa gán nhãn, Tập dữ liệu kiểm thử, Đặc điểm của 'Tập dữ liệu kiểm thử' là gì?, Gồm các dữ liệu được gán nhãn để dạy máy, Gồm những dữ liệu mới, chưa từng được máy học, Gồm toàn bộ dữ liệu thu thập được từ ban đầu, Gồm những hình ảnh có góc chụp giống hệt nhau, Mục đích của việc tách biệt rõ ràng tập dữ liệu huấn luyện và tập dữ liệu kiểm thử là gì?, Giảm thời gian cần thiết để gán nhãn hình ảnh, Đánh giá khả năng tổng quát hóa của mô hình, Hỗ trợ máy tính sao chép dữ liệu nhanh hơn, Tăng cường dung lượng lưu trữ cho phần mềm, Kết quả của bước kiểm thử giúp chúng ta biết được điều gì?, Tổng số lượng hình ảnh có trong máy tính của người dùng, Mô hình đã học tốt chưa và có cần cải thiện không, Phần mềm Học máy tiêu thụ bao nhiêu điện năng, Người dùng đã nhập sai bao nhiêu hình ảnh, Máy học sẽ hoạt động hiệu quả hơn nếu dữ liệu huấn luyện được lấy từ đâu?, Những dữ liệu máy tự tạo ra, Các nguồn khác nhau với nhiều tình huống khác nhau, Một người dùng duy nhất trong hoàn cảnh cố định, Hình ảnh có màu sắc giống hệt nhau

AI.K7.CD1.B5

by
Print
Embed

Leaderboard

Visual style

Options

Switch template

Continue editing: ?