Đây là 1 pattern rất dễ, cái khó nhất có lẽ là đọc cho đúng tên pattern. =)) Facade không đọc là "pha cây" , đọc đúng phải là "phờ sát" (fəˈsɑːd).
oke. Vậy pattern này là gì. Đơn giản lắm! Bạn thử tưởng tượng trong quá trình bạn code, bạn sẽ phân chia các class khác nhau. Theo thời gian thì sẽ có...
Thứ Sáu, 28 tháng 12, 2018
Adapter Pattern
Mấy năm gần đây, Apple loại bỏ jack tai nghe rồi, chắc mọi người cũng biết. Vậy mọi người có biết nếu ko có jack tai nghe, thì làm sao để nghe được bằng tai nghe có dây bình thường không? Rất đơn giản, người ta chế ra 1 cục chuyển đổi từ đầu cắm jack tai nghe thành đầu sạc iphone, và cái cục này có...
Command Pattern
Thế giới đã đi vào giai đoạn công nghệ bốn chấm không, mọi thứ đều là công nghệ, áp dụng công nghệ vào tất cả mọi thứ trong cuộc sống. Và hiển nhiên, IoT , internet of thing là một xu hướng tất yếu. Và bạn chuẩn bị khởi nghiệp với công ty iot, sản xuất thiết bị thông minh điều khiển mọi thứ trong nhà....
Singleton Pattern
Singleton Patern, một pattern supper thú vị sắp được giới thiệu với bạn đây. Tại sao lại thú vị ư? Để mình nói cho bạn nghe nhé: singleton pattern có hàm constructor là private. Nhớ nhé, private đấy! Không phải public đâu. Vậy tại sao lại là private, chúng ta phải đến với tình huống cụ thể mới biết...
Thứ Năm, 27 tháng 12, 2018
Abstract Factory Pattern
Nếu bạn đã được đọc về Factory Method Pattern, thì mình nghĩ Abstract Factory Pattern chỉ là 1 cái trường hợp đặc biệt của Factory Method Pattern mà thôi.
Abstract Factory Pattern: cung cấp 1 interface cho phép người dùng tạo ra 1 nhóm các đối tượng độc lập hoặc có liên hệ với nhau mà không cần quan...
Factory Method Pattern
Bao nhiêu bạn đã từng chơi game phi thuyền bắn súng? Giơ tay lên đi đừng ngại ngần. Có bạn nào chưa chơi game phi thuyền bắn súng không? Nếu chưa chơi thì nói thật, tuổi thơ bạn bất hạnh ghê gớm. Vì sao? vì trò chơi này là cả một tuổi thơ dữ dội, nó là cả 1 tinh hoa của nghệ thuật bắn súng trong đó....
Thứ Tư, 26 tháng 12, 2018
Decorator Pattern
Decorator Pattern là gì? Hừm, mình sẽ cho bạn định nghĩa dễ hiểu trước. Giả sử bạn có 1 đối tượng, và bạn muốn đối tượng đó thực hiện 1 tác vụ nào đó.
Nhưng đôi lúc, bạn lại muốn respond của bạn là 1 cái gì đó khác hơn, 1 cái gì đó được thêm mắm thêm muối vào cho mặn mà hơn, thì bạn phải làm thế...
Thứ Ba, 25 tháng 12, 2018
Observer Pattern
Với loại Pattern này, mình sẽ đưa ra tình huống trước. Ví dụ bạn đang làm 1 cái web dự báo thời tiết chẳng hạn. Trang web của bạn bắt buộc phải có thông tin thời tiết rồi đúng ko? Vậy là ta có 1 đối tượng gọi là "Weather". Đối tượng Weather này có 1 biến tên là "Temperature", giá trị biến này sẽ có...
Strategy Pattern
Nếu ai đó hỏi tui, pattern nào là dễ nhất! tui bợp ngay câu trả lời là : Strategy Pattern. Nếu người ta lại bắt tui miêu tả strategy pattern trong 1 câu ngắn gọn thì tui độp ngay cho 1 câu trả lời: đừng suy nghĩ theo kiểu kế thừa, mà hãy suy nghĩ theo kiểu hiện thực. Vậy, định nghĩa ( 1 cách máy móc...
Thứ Sáu, 23 tháng 11, 2018
Image Classification
Chào mừng bạn đến với các bài học Image classification, một trong những bài học thuộc mảng Computer Vision được mình viết trên blog cá nhân. Mong rằng qua những bài học trong series này, bạn sẽ nắm vững được một số kiến thức cơ bản trong việc phân loại hình ảnh sử dụng các phương pháp máy học, để từ...
Tìm hiểu về Convolutional Neural Network (CNN)
Chúng ta đã được tìm hiểu về mạng neural nhân tạo trong bài này. Nếu như đầu vào của chúng ta là 1 bức hình 30*30*3 pixel, thì lớp input của neural network sẽ là 30*30*3 neural. Số lượng neural này vẫn tạm chấp nhận được cho quá trình training vì chi phí tính toán cũng chưa phải là lớn lắm. Nhưng nếu...
Cấu trúc của 1 neural
Mỗi neural sẽ nhận vào các input. Các input này có thể là giá trị của tập dataset đưa vào (ví dụ như các điểm ảnh), hoặc input này cũng có thể là các giá trị output của layer trước đó.
Mỗi input đi vào sẽ kèm với 1 giá trị Weight. Weight này có thể hiểu là 1 cái cầu nối giữa input và neural.
Lấy ví...
Kiến trúc mạng neural nhân tạo
Kiến trúc của một mạng neural
Mạng neural nhân tạo, Aritificial Neural network (viết tắt là ANN). Đây là mạng đang được nhắc đến siêu nhiều trong các bài quảng cáo về công nghệ AI, bạn chắc hẳn đã gặp đâu đó những câu từ như: “chúng được xây dựng dựa trên công nghệ AI, công nghệ này áp dụng một mạng...
Giải thích quá trình máy học
Sau quá trình học được score function, loss function, optimization (gradient descent), backpropagation. Mình sẽ giải thích cho mọi người quá trình máy học dựa trên những khái niệm này.
Đầu tiên, một bức ảnh sẽ được đưa vào model dự đoán của chúng ta. Model ở đây thực chất là tập hợp các Weight...
Backpropagation
Phần backpropagation này rất nặng về toán đạo hàm nhé. Nên ai chưa có kiến thức đạo hàm riêng thì bắt buộc phải học trước đi nhé.
Ý nghĩa của đạo hàm riêng
Giả sử ta có hàm f = xy. Theo đạo hàm riêng thì ta có:
$\frac{\delta f}{\delta x}=y$ , $\frac{\delta f}{\delta y}=x$
Ví dụ với x= 4 và y =-3....
L2 Regularization
Trong máy học, vấn đề nhức nhối bao nhiêu con người ưu tú của nhân loại là Overfitting, do đó, có rất nhiều người đêm quên ăn, ngày ăn bù để suy nghĩ làm sao để hạn chế được Overfitting. Và một ý tưởng chợt lóe ra, ý tưởng này có thể mường tượng được như sau: bạn có một model với tập hợp các parameters, parameters càng nhiều thì model càng phức tạp. Đúng chưa? mà model càng phức tạp thì overfitting...
Optimization và Gradient Descent
Chúng ta đã tìm hiểu về score function và loss function.
Giả sử score function có công thức $f(x_{i},W)=Wx_{i}$, và loss function (SVM loss) có công thức: $L_{i}=\sum_{j\neq y_{i}}max(0,s_{j}-s_{y_{i}}+\Delta )$
Mục tiêu của chúng ta là phải làm sao cho giá trị loss càng thấp càng tốt ( tức là dự đoán...
Loss Function
Trong bài Score Function, khi nhìn vào công thức của linear classifier: $f(x_{i},W,b)=Wx_{i}+b$ ta có thể thấy được rằng: $x_{i}$ là đại lượng không thể thay đổi được (vì nó là bức hình chúng ta đưa vào). Nhưng ta có thể thay đổi được các parameters (W và b). Từ đó có ý tưởng, chúng ta sẽ thay đổi các...
Score Function
Score function là gì? Đơn giản mà hiểu:
Score function là một hàm có khả năng chuyển từng pixel trên 1 bức ảnh thành các điểm tin cậy (confidence score) tương ứng với mỗi nhãn dán.
Đọc khái niệm thì có vẻ khó hiểu. Nhưng cứ đi vào ví dụ thì mọi chuyện sẽ dễ dàng hơn.
Giả sử ta có 1 tập training set...
Cross Validation
Bài này sẽ giới thiệu một khái niệm trong lĩnh vực máy học đó là Cross Validation, một phương pháp siêu phổ biến để hạn chế Overfittings trong huấn luyện mạng. Vậy Cross Validation là gì?
Chúng ta phải quay lại bài toán training model trong máy học.
Như bạn đã biết, thường với một bộ dataset chúng ta...
