[1] Phân chi như thế nào là tùy bạn. Mức 70-10-20 là khá hợp lý, vì nếu train thấp sẽ không đại diện được tính chất của tập dữ liêu. Tập test quá ít sẽ rất khó phát hiện overfitting.[2] Normalize dữ liêuj để tránh sự dominate của một thuộc tính nào đấy do sự sai khác nhau về đơn vị (unit). Ví dụ so sánh kích thước một vật, W và H tính bằng m, trong khi D tính bằng mm sẽ khiến cho hàm loss sẽ bị ảnh hưởng bởi giá trị D nhiều hơn là W và H (với giả định vật có tính chất hình hộp ko hướng dẹt). Tùy vào bài toán, giá trị và tính chất thuộc tính mà xác định phương pháp normailize. Không phải bài toán/thuộc tính nào cũng cần normalize

[1] Phân chi như thế nào là tùy bạn. Mức 70-10-20 là khá hợp lý, vì nếu train thấp sẽ không đại diện được tính chất của tập dữ liêu. Tập test quá ít sẽ rất khó phát hiện overfitting....

<!- New HTML Content 2 -><div class="parse-text content-editable text">Chào anh chị, em mới nhập môn có một số câu hỏi nhờ sự giúp đỡ của các tiền bối đi trước ạ. 
1: Trong các bài báo mà em đọc được thường chia tệp dữ liệu thành 3 tập. training (70%), testing (20%), validate (10%). Vậy mình lấy cơ sở nào để phân chia dữ liệu như vậy ạ? mình có thể phân chia theo tỷ lệ khác được không? 
2: Việc chuẩn hóa dữ liệu có phải là bắt buộc không? và khi nào thì mình phải chuẩn hóa dữ liệu? em thấy dữ liệu có thể chuẩn hóa từ (-1,1) hoặc (0,1). Vậy thì với tập dữ liệu mang tính chất như nào thì mình chọn khoảng chuẩn hóa hợp lý ạ? 
rất mong được sự giúp đỡ của các tiền bối ạ. </div><!––>

Là trí thông minh được vận hành bởi máy móc và phần mềm, một nhánh của ngành khoa học máy tính, do con người lập trình để máy tính có thể tự động hóa các hành vi thông minh như con người.

Trí tuệ nhân tạo

Chào anh chị, em mới nhập môn có một số câu hỏi nhờ sự giúp đỡ của các tiền bối đi trước ạ. 
1: Trong các bài báo mà em đọc được thường chia tệp dữ liệu thành 3 tập. training...

mạng artificial neural network.?

Xe tự lái không phải là một thứ mà những người mới học AI có thể dễ dàng tiếp cận được. Bạn có thể xem xe tự lái trên thực tế phát triển thế nào ở đây: https://cuocduaso.fpt.com.vn/en Tài liệu hướng dẫn https://cuocduaso.fpt.com.vn/en/tai-lieu-dao-tao-2016-2017 https://cuocduaso.fpt.com.vn/en/tai-lieu-dao-tao-2017-2018

Xe tự lái không phải là một thứ mà những người mới học AI có thể dễ dàng tiếp cận được. Bạn có thể xem xe tự lái trên thực tế phát triển thế nào ở đây:https://cuocduaso.fpt.com.vn/en...

<!- New HTML Content 2 -><div class="parse-text content-editable text">Em chào mọi người, em mới tìm hiểu về AI và muốn tìm hiểu về Deep learning (Chủ yếu để làm xe tự hành) thì em nên bắt đầu từ đâu và học những gì ạ.Hiện tại em chỉ mới biết Python.
Em cám ơn mọi người </div><!––>

Em chào mọi người, em mới tìm hiểu về AI và muốn tìm hiểu về Deep learning (Chủ yếu để làm xe tự hành) thì em nên bắt đầu từ đâu và học những gì ạ.Hiện tại em chỉ mới biết...

Cách tiếp cận với Deep learning?

Mình đã có PhD về Machine learning và đang làm AI đã dc gần 3 năm. Mình sẽ phản hồi nếu bạn nói rõ background của bạn (chuyên ngành, công việc, mục đích, etc)

<!- New HTML Content 2 -><div class="parse-text content-editable text">Chào anh chị, hiện tại em muốn tìm hiểu về mảng trí tuệ nhân tạo nhưng chưa rõ nên bắt đầu từ đâu và cần những kiến thức gì, anh chị có thể cho em hỏi một vài hướng tiếp cận, cách học cũng như một vài dự án có thể làm được sau khi học mức cơ bản được không ạ? Em cảm ơn.</div><!––>

Chào anh chị, hiện tại em muốn tìm hiểu về mảng trí tuệ nhân tạo nhưng chưa rõ nên bắt đầu từ đâu và cần những kiến thức gì, anh chị có thể cho em hỏi một vài hướng tiếp cận,...

Trần Vũ Anh