Đỗ Hà My

Giới thiệu về bản thân

Chào mừng bạn đến với trang cá nhân của Đỗ Hà My
xếp hạng Ngôi sao 1 ngôi sao 2 ngôi sao 1 Sao chiến thắng
0
xếp hạng Ngôi sao 1 ngôi sao 2 ngôi sao 1 Sao chiến thắng
0
xếp hạng Ngôi sao 1 ngôi sao 2 ngôi sao 1 Sao chiến thắng
0
xếp hạng Ngôi sao 1 ngôi sao 2 ngôi sao 1 Sao chiến thắng
0
xếp hạng Ngôi sao 1 ngôi sao 2 ngôi sao 1 Sao chiến thắng
0
xếp hạng Ngôi sao 1 ngôi sao 2 ngôi sao 1 Sao chiến thắng
0
xếp hạng Ngôi sao 1 ngôi sao 2 ngôi sao 1 Sao chiến thắng
0
(Thường được cập nhật sau 1 giờ!)

1. Thu thập dữ liệu (Data Collection):

  • Thu thập tập dữ liệu hình ảnh chứa ảnh của chó và mèo.
  • Ví dụ: sử dụng bộ dữ liệu Dogs vs. Cats từ Kaggle hoặc các nguồn dữ liệu ảnh khác.

2. Tiền xử lý dữ liệu (Data Preprocessing):

  • Gán nhãn cho dữ liệu: ảnh chó → "Chó" (label 0), ảnh mèo → "Mèo" (label 1).
  • Chuẩn hóa ảnh: thay đổi kích thước ảnh về cùng kích thước (ví dụ: 128x128 hoặc 224x224).
  • Chuyển ảnh về mảng số (array) và chuẩn hóa giá trị pixel về khoảng [0, 1].
  • Chia tập dữ liệu thành:
    • Tập huấn luyện (training set): 80%
    • Tập kiểm tra (test set): 20%

3. Chọn mô hình (Model Selection):

  • Sử dụng mô hình học sâu như CNN (Convolutional Neural Network) vì đây là mô hình rất hiệu quả trong bài toán xử lý ảnh.
  • Có thể dùng mô hình có sẵn như MobileNet, VGG16, ResNet, hoặc xây dựng mô hình CNN đơn giản.

4. Huấn luyện mô hình (Training):

  • Cho mô hình học từ dữ liệu huấn luyện (ảnh + nhãn).
  • Dùng hàm mất mát (loss function) như binary_crossentropy và trình tối ưu hóa như Adam.
  • Theo dõi độ chính xác (accuracy) trong quá trình huấn luyện.

5. Đánh giá mô hình (Evaluation):

  • Sử dụng tập kiểm tra để đánh giá độ chính xác.
  • Kiểm tra xem mô hình phân loại đúng bao nhiêu ảnh chó, mèo.
  • Có thể dùng các chỉ số khác như độ nhạy (recall), độ chính xác (precision) nếu cần.

6. Dự đoán và ứng dụng (Prediction & Deployment):

  • Dùng mô hình đã huấn luyện để dự đoán ảnh mới: chó hay mèo.
  • Có thể triển khai ứng dụng vào website, ứng dụng điện thoại, hoặc phần mềm học tập (như OLM).



1. Thu thập dữ liệu (Data Collection):

  • Thu thập tập dữ liệu hình ảnh chứa ảnh của chó và mèo.
  • Ví dụ: sử dụng bộ dữ liệu Dogs vs. Cats từ Kaggle hoặc các nguồn dữ liệu ảnh khác.

2. Tiền xử lý dữ liệu (Data Preprocessing):

  • Gán nhãn cho dữ liệu: ảnh chó → "Chó" (label 0), ảnh mèo → "Mèo" (label 1).
  • Chuẩn hóa ảnh: thay đổi kích thước ảnh về cùng kích thước (ví dụ: 128x128 hoặc 224x224).
  • Chuyển ảnh về mảng số (array) và chuẩn hóa giá trị pixel về khoảng [0, 1].
  • Chia tập dữ liệu thành:
    • Tập huấn luyện (training set): 80%
    • Tập kiểm tra (test set): 20%

3. Chọn mô hình (Model Selection):

  • Sử dụng mô hình học sâu như CNN (Convolutional Neural Network) vì đây là mô hình rất hiệu quả trong bài toán xử lý ảnh.
  • Có thể dùng mô hình có sẵn như MobileNet, VGG16, ResNet, hoặc xây dựng mô hình CNN đơn giản.

4. Huấn luyện mô hình (Training):

  • Cho mô hình học từ dữ liệu huấn luyện (ảnh + nhãn).
  • Dùng hàm mất mát (loss function) như binary_crossentropy và trình tối ưu hóa như Adam.
  • Theo dõi độ chính xác (accuracy) trong quá trình huấn luyện.

5. Đánh giá mô hình (Evaluation):

  • Sử dụng tập kiểm tra để đánh giá độ chính xác.
  • Kiểm tra xem mô hình phân loại đúng bao nhiêu ảnh chó, mèo.
  • Có thể dùng các chỉ số khác như độ nhạy (recall), độ chính xác (precision) nếu cần.

6. Dự đoán và ứng dụng (Prediction & Deployment):

  • Dùng mô hình đã huấn luyện để dự đoán ảnh mới: chó hay mèo.
  • Có thể triển khai ứng dụng vào website, ứng dụng điện thoại, hoặc phần mềm học tập (như OLM).



1. Thu thập dữ liệu (Data Collection):

  • Thu thập tập dữ liệu hình ảnh chứa ảnh của chó và mèo.
  • Ví dụ: sử dụng bộ dữ liệu Dogs vs. Cats từ Kaggle hoặc các nguồn dữ liệu ảnh khác.

2. Tiền xử lý dữ liệu (Data Preprocessing):

  • Gán nhãn cho dữ liệu: ảnh chó → "Chó" (label 0), ảnh mèo → "Mèo" (label 1).
  • Chuẩn hóa ảnh: thay đổi kích thước ảnh về cùng kích thước (ví dụ: 128x128 hoặc 224x224).
  • Chuyển ảnh về mảng số (array) và chuẩn hóa giá trị pixel về khoảng [0, 1].
  • Chia tập dữ liệu thành:
    • Tập huấn luyện (training set): 80%
    • Tập kiểm tra (test set): 20%

3. Chọn mô hình (Model Selection):

  • Sử dụng mô hình học sâu như CNN (Convolutional Neural Network) vì đây là mô hình rất hiệu quả trong bài toán xử lý ảnh.
  • Có thể dùng mô hình có sẵn như MobileNet, VGG16, ResNet, hoặc xây dựng mô hình CNN đơn giản.

4. Huấn luyện mô hình (Training):

  • Cho mô hình học từ dữ liệu huấn luyện (ảnh + nhãn).
  • Dùng hàm mất mát (loss function) như binary_crossentropy và trình tối ưu hóa như Adam.
  • Theo dõi độ chính xác (accuracy) trong quá trình huấn luyện.

5. Đánh giá mô hình (Evaluation):

  • Sử dụng tập kiểm tra để đánh giá độ chính xác.
  • Kiểm tra xem mô hình phân loại đúng bao nhiêu ảnh chó, mèo.
  • Có thể dùng các chỉ số khác như độ nhạy (recall), độ chính xác (precision) nếu cần.

6. Dự đoán và ứng dụng (Prediction & Deployment):

  • Dùng mô hình đã huấn luyện để dự đoán ảnh mới: chó hay mèo.
  • Có thể triển khai ứng dụng vào website, ứng dụng điện thoại, hoặc phần mềm học tập (như OLM).