Bạn chọn mô hình Machine/Deep Learning nào ?

Hiện nay, chúng ta có hàng chục thuật toán Machine Learning khác nhau, hàng chục mô hình Deep Learning khác nhau. Vậy khi gặp 1 bài toán nào đó (e.g. dự đoán giá, chẩn đoán bệnh, nhận dạng đối tượng, …) với những yêu cầu khác nhau về độ chính xác, tài nguyên tính toán hoặc tốc độ xử lý, ở trong các môi trường khác nhau: môi trường hàn lâm, học thuật trên các trường đại học vs môi trường làm việc thực tế ở các công ty, thì làm sao để chúng ta có thể chọn được mô hình, thuật toán phù hợp nhất? Đây là câu hỏi mà mình tin chắc rằng 99% các bạn đang học hay thậm chí là đang làm về AI gặp phải. Trong video này mình sẽ giải đáp tất cả những thắc mắc trên

Trang web chính của mình: https://www.viet-it.com/

Hiện tại mình đang mở các khóa học:

Tổng hợp các kiến thức Toán dành cho Data Science/Machine Learning/Deep Learning
Python cơ bản và AI/Machine Learning/Python cơ bản
Data Science/Machine Learning/Python nâng cao
Deep Learning for Computer Vision cơ bản
Deep Learning for Computer Vision chuyên sâu

Các bạn quan tâm đến lớp học của mình, có thể liên hệ qua Zalo: 0349942449

Github profile: https://github.com/vietnh1009
Linkedin profile:   / vietnh1009  
Email: [email protected]
Fanpage:   / vietai4all  
Facebook:   / vietnh1009  
Zalo: 0349942449

#vietnguyen #vietnguyenai

Mình tên là Việt. Hiện tại mình đang sinh sống và làm việc tại Berlin, Đức. Mình là Senior AI engineer (kĩ sư trí tuệ nhân tạo). Công ty của mình hoạt động về lĩnh vực thể thao, cụ thể là sport streaming. Mình tốt nghiệp đại học ngành CNTT tại đại học Bách Khoa Hà Nội, rồi sau đó mình học tiếp lên thạc sĩ tại đại học kĩ thuật Munich, chuyên ngành trí tuệ nhân tạo và robot. Mình đã làm việc trong lĩnh vực AI được 7 năm rồi. Mình mong rằng qua kênh youtube này, mình có thể chia sẽ với các bạn kinh nghiệm cũng như kiến thức về CNTT nói chung cũng như AI nói riêng