Đào Tiến Đạt
Giới thiệu về bản thân
Chào mừng bạn đến với trang cá nhân của Đào Tiến Đạt
0
0
0
0
0
0
0
2025-04-20 21:59:39
2. Thu thập và xử lý dữ liệu
- Nguồn dữ liệu: Tập dữ liệu phổ biến như Kaggle Dogs vs Cats hoặc tự thu thập.
- Tiền xử lý dữ liệu:
- Resize hình ảnh (ví dụ: 128x128 hoặc 224x224 pixel).
- Chuẩn hóa (normalize) pixel về khoảng
[0, 1](chia cho 255). - Gán nhãn:
0 = mèo,1 = chó.
🧰 3. Xây dựng mô hình
- Chọn mô hình:
- CNN (Convolutional Neural Network): Phù hợp với xử lý ảnh.
- Có thể dùng mô hình đơn giản tự xây dựng hoặc sử dụng mô hình học sâu đã huấn luyện sẵn như:
- MobileNet, ResNet, VGG16, EfficientNet (Transfer Learning).
- Thư viện dùng: TensorFlow/Keras hoặc PyTorch.
🧪 4. Huấn luyện mô hình
- Chia dữ liệu: Train (80%) và Validation/Test (20%).
- Cấu hình huấn luyện:
- Loss function:
binary_crossentropy. - Optimizer:
Adam,SGD, v.v. - Metric:
accuracy.
- Loss function:
- Huấn luyện:
python Sao chépChỉnh sửa model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, validation_data=(val_data, val_labels))
🧾 5. Đánh giá mô hình
- Kiểm tra độ chính xác trên tập kiểm tra.
- Dùng ma trận nhầm lẫn (confusion matrix).
- Có thể đánh giá thêm Precision, Recall, F1-score.
🔮 6. Dự đoán và sử dụng mô hình
- Dự đoán ảnh mới:
python Sao chépChỉnh sửa prediction = model.predict(image) if prediction > 0.5: print("Chó") else: print("Mèo")
🎯 7. Triển khai (tuỳ chọn)
- Đưa mô hình lên web/app (dùng Flask, FastAPI, hoặc web framework).
- Cho phép người dùng upload ảnh và nhận kết quả dự đoán.
2025-04-20 21:59:36
2. Thu thập và xử lý dữ liệu
- Nguồn dữ liệu: Tập dữ liệu phổ biến như Kaggle Dogs vs Cats hoặc tự thu thập.
- Tiền xử lý dữ liệu:
- Resize hình ảnh (ví dụ: 128x128 hoặc 224x224 pixel).
- Chuẩn hóa (normalize) pixel về khoảng
[0, 1](chia cho 255). - Gán nhãn:
0 = mèo,1 = chó.
🧰 3. Xây dựng mô hình
- Chọn mô hình:
- CNN (Convolutional Neural Network): Phù hợp với xử lý ảnh.
- Có thể dùng mô hình đơn giản tự xây dựng hoặc sử dụng mô hình học sâu đã huấn luyện sẵn như:
- MobileNet, ResNet, VGG16, EfficientNet (Transfer Learning).
- Thư viện dùng: TensorFlow/Keras hoặc PyTorch.
🧪 4. Huấn luyện mô hình
- Chia dữ liệu: Train (80%) và Validation/Test (20%).
- Cấu hình huấn luyện:
- Loss function:
binary_crossentropy. - Optimizer:
Adam,SGD, v.v. - Metric:
accuracy.
- Loss function:
- Huấn luyện:
python Sao chépChỉnh sửa model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, validation_data=(val_data, val_labels))
🧾 5. Đánh giá mô hình
- Kiểm tra độ chính xác trên tập kiểm tra.
- Dùng ma trận nhầm lẫn (confusion matrix).
- Có thể đánh giá thêm Precision, Recall, F1-score.
🔮 6. Dự đoán và sử dụng mô hình
- Dự đoán ảnh mới:
python Sao chépChỉnh sửa prediction = model.predict(image) if prediction > 0.5: print("Chó") else: print("Mèo")
🎯 7. Triển khai (tuỳ chọn)
- Đưa mô hình lên web/app (dùng Flask, FastAPI, hoặc web framework).
- Cho phép người dùng upload ảnh và nhận kết quả dự đoán.
2025-04-20 21:59:32
2. Thu thập và xử lý dữ liệu
- Nguồn dữ liệu: Tập dữ liệu phổ biến như Kaggle Dogs vs Cats hoặc tự thu thập.
- Tiền xử lý dữ liệu:
- Resize hình ảnh (ví dụ: 128x128 hoặc 224x224 pixel).
- Chuẩn hóa (normalize) pixel về khoảng
[0, 1](chia cho 255). - Gán nhãn:
0 = mèo,1 = chó.
🧰 3. Xây dựng mô hình
- Chọn mô hình:
- CNN (Convolutional Neural Network): Phù hợp với xử lý ảnh.
- Có thể dùng mô hình đơn giản tự xây dựng hoặc sử dụng mô hình học sâu đã huấn luyện sẵn như:
- MobileNet, ResNet, VGG16, EfficientNet (Transfer Learning).
- Thư viện dùng: TensorFlow/Keras hoặc PyTorch.
🧪 4. Huấn luyện mô hình
- Chia dữ liệu: Train (80%) và Validation/Test (20%).
- Cấu hình huấn luyện:
- Loss function:
binary_crossentropy. - Optimizer:
Adam,SGD, v.v. - Metric:
accuracy.
- Loss function:
- Huấn luyện:
python Sao chépChỉnh sửa model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, validation_data=(val_data, val_labels))
🧾 5. Đánh giá mô hình
- Kiểm tra độ chính xác trên tập kiểm tra.
- Dùng ma trận nhầm lẫn (confusion matrix).
- Có thể đánh giá thêm Precision, Recall, F1-score.
🔮 6. Dự đoán và sử dụng mô hình
- Dự đoán ảnh mới:
python Sao chépChỉnh sửa prediction = model.predict(image) if prediction > 0.5: print("Chó") else: print("Mèo")
🎯 7. Triển khai (tuỳ chọn)
- Đưa mô hình lên web/app (dùng Flask, FastAPI, hoặc web framework).
- Cho phép người dùng upload ảnh và nhận kết quả dự đoán.