Thủ thuật IT
4 khái niệm Machine Learning quan trọng
1. Gradient Descent (Hạ gradient)
Đây là một thuật toán tối ưu hoá được sử dụng rộng rãi trong học máy, đặc biệt là trong việc huấn luyện các mạng thần kinh. Nó hoạt động bằng cách tìm kiếm giá trị nhỏ nhất của một hàm mất mát (loss function), từ đó điều chỉnh các tham số của mô hình để giảm thiểu sai số giữa dự đoán và giá trị thực tế.
Tại sao quan trọng? Gradient Descent giúp chúng ta tìm ra được bộ trọng số và bias tốt nhất cho mô hình, giúp mô hình đưa ra dự đoán chính xác hơn.
2. Backpropagation (Truyền ngược):
Đây là một thuật toán dùng để tính toán gradient của hàm mất mát đối với từng tham số trong mạng thần kinh. Nói cách khác, nó giúp chúng ta biết cần điều chỉnh các tham số như thế nào để giảm thiểu sai số.
Tại sao quan trọng? Backpropagation là cốt lõi của quá trình huấn luyện mạng thần kinh. Nhờ có nó, chúng ta mới có thể cập nhật các tham số của mô hình một cách hiệu quả.
3. Vanishing Gradient (Hệ số gradient biến mất):
Đây là một vấn đề thường gặp trong các mạng thần kinh sâu. Khi gradient trở nên quá nhỏ, quá trình học sẽ trở nên rất chậm hoặc thậm chí là dừng lại. Điều này thường xảy ra ở các lớp sâu của mạng.
Tại sao quan trọng? Vấn đề vanishing gradient làm giảm hiệu quả của quá trình huấn luyện và khiến mô hình khó học được các đặc trưng phức tạp.
4. Activation Function (Hàm kích hoạt):
Đây là các hàm toán học được sử dụng trong các neuron của mạng thần kinh. Chúng giúp đưa ra quyết định về việc kích hoạt hay không kích hoạt một neuron.
Tại sao quan trọng? Hàm kích hoạt giúp đưa vào mạng thần kinh khả năng học các hàm phi tuyến tính, giúp mô hình có thể học được các đặc trưng phức tạp hơn.
Dieter R.,
Thủ thuật IT
Cách Đột Phá 500 Lượt Xem Trên YouTube: Hướng Dẫn Từ Chuyên Gia
Bạn đã bao giờ tự hỏi tại sao video YouTube của mình chưa vượt qua được ngưỡng 500 lượt xem?
Thủ thuật IT
Chưa đến 100 người đăng ký? Đây là cách kiếm 250.000 đô la với một kênh nhỏ
Bạn sẽ tìm hiểu cách ngừng theo đuổi các chỉ số không thực tế và bắt đầu tạo ra nội dung tập trung, hướng đến chuyển đổi mà YouTube tự động giới thiệu đến khán giả lý tưởng của bạn.
Nhiều nhà sáng tạo nghĩ rằng có nhiều người đăng ký và video viral sẽ dẫn đến thành công, nhưng sự thật là, lượt xem không tương đương với doanh thu. Trong video này, chúng tôi sẽ phân tích Mô hình Vũ trụ Nhỏ—một chiến lược đã giúp một kênh YouTube nhỏ, ngách tạo ra nhiều con số sáu chữ số, trong khi một nhà làm phim với hơn 400K người đăng ký chỉ kiếm được 2.400 đô la. Bạn sẽ tìm hiểu cách ngừng theo đuổi các chỉ số không thực tế và bắt đầu tạo ra nội dung tập trung, hướng đến chuyển đổi mà YouTube tự động giới thiệu đến khán giả lý tưởng của bạn.
Nguồn: https://www.youtube.com/watch?v=6BoI58oGVvc / www.youtube.com/@SunnyLenarduzz
#SunnyLenarduzzi #Entrepreneurship #OnlineBusiness #MicroChannel #ContentCreation #ThànhCôngYouTube #SángTạoNộiDung #ThuNhậpThụĐộng #KinhDoanhTrựcTuyến #NộiDungNgách
Mời bạn xem thêm bài này: https://kenkai.vn/ky-nang/loi-thi-tham-cua-tri-tue-lam-chu-ban-than/
-
Khóa học8 tháng ago41 Tài Nguyên Về “Reinforcement Learning” (Học Tăng Cường) Tốt Nhất
-
Góc Nhìn3 tháng agoVideo Truyền Cảm Hứng Thành Công Mạnh Mẽ Nhất
-
Khóa học5 tháng ago
Đây là 38 Khóa học Miễn phí về Khoa học Dữ liệu trên Coursera mà bạn nên biết vào năm 2024.
-
Công nghệ8 tháng ago44 công ty khởi nghiệp AI triển vọng nhất năm 2024
-
Công nghệ5 tháng agoGiải thích các Mô hình Trí Tuệ Nhân tạo Tạo sinh 🤖Phần 1
-
Giải trí4 tháng ago
Câu chuyện tình yêu ❤️Ch4
-
Thủ thuật IT2 tháng agoChưa đến 100 người đăng ký? Đây là cách kiếm 250.000 đô la với một kênh nhỏ
-
Sách2 tháng agoZero to One: Từ Số Không đến Số Một trong Khởi nghiệp