Ở bài viết này, mình sẽ giới thiệu các bạn một vài cách để có thể đọc file trong python. Thông thường, mình sẽ search google rồi copy paste các đoạn mã lệnh của người dùng đóng góp trên stackoverflow về và chạy. Nay mình ngồi túm nó lại thành 1 bài viết để sau này mình dễ dàng tra cứu
Ở bài viết này, mình sẽ giới thiệu các bạn một vài cách có thể giúp các bạn có thêm thu nhập dựa vào việc cào dữ liệu. Tất nhiên là các công việc đều không dễ dàng gì, chúng ta cần đổ thêm chút sức trâu bò và nuôi dưỡng thì mới có ngày hái quả ngọt được
Ở bài viết này, mình sẽ giới thiệu các bạn một vài cách có thể giúp các bạn có thêm thu nhập dựa vào việc cào dữ liệu. Tất nhiên là các công việc đều không dễ dàng gì, chúng ta cần đổ thêm chút sức trâu bò và nuôi dưỡng thì mới có ngày hái quả ngọt được
Hướng dẫn xây dựng chương trình AI đơn giản cho game cờ tướng sử dụng minimax và cắt tỉa alpha, beta. Sử dụng html với javascript và package http-server của nodejs
Hướng dẫn xây dựng mô hình máy học sử dụng thư viện PyCaret
Hiểu một cách đơn giản, chúng ta sẽ phân chia quyền cho một cá nhân được truy xuất một số tài nguyên, hoặc thực thi một số quyền.
WSL 2
Tinh chỉnh XGBoost với Learning Curves
Hi các bạn, lại là mình đây, hôm nay mình sẽ cùng các bạn tìm hiểu thuật toán tối ưu hóa AdaBelief. Thuật toán này được sử dụng để thay cho thuật toán Adam optimizer mà các bạn hiện đang xài để huấn luyện mô hình Deep learning. Nào, chúng ta cùng bắt đầu tìm hiểu nhé.
Trong khi trong các phương pháp lý thuyết trò chơi nói chung, ví dụ thuật toán min-max, thuật toán luôn giả định chúng ta có một đối thủ hoàn hảo, công việc phải thực hiện là tối đa hóa phần thưởng của mình và giảm thiểu phần thưởng của đối thủ ( tối đa hóa điểm của mình và tối thiểu hóa điểm của đối thủ), trong học củng cố, chúng ta không cần giả định đối thủ của chúng ta là 1 thiên tài xuất chúng, nhưng chung ta vẫn thu được mô hình với kết quả rất tốt.
