

Đỗ Hà My
Giới thiệu về bản thân
Chào mừng bạn đến với trang cá nhân của Đỗ Hà My





0





0





0





0





0





0





0
2025-05-13 17:26:59
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 nhưAdam
. - 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).
2025-05-13 17:26:56
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 nhưAdam
. - 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).
2025-05-13 17:26:53
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 nhưAdam
. - 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).