TÀI LIỆU HAY - CHIA SẺ KHÓA HỌC MIỄN PHÍ

Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, bài toán phân loại chữ số viết tay là một bài toán cơ bản và quan trọng. Việc phân loại chữ số viết tay Quảng cáo
được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như nhận dạng chữ viết tay, xử lý ảnh, nhận dạng biển báo giao thông và rất nhiều lĩnh vực khác.

Sử dụng TensorFlow – một thư viện mã nguồn mở phổ biến cho việc xây dựng mô hình học sâu, bạn có thể phát triển một mô hình học sâu để phân loại chữ số viết tay.

Bắt đầu với việc chuẩn bị dữ liệu, bộ dữ liệu MNIST được sử dụng để huấn luyện và kiểm tra mô hình phân loại chữ số viết tay. MNIST bao gồm 70.000 hình ảnh chữ số viết tay, trong đó có 60.000 hình dùng để huấn luyện và 10.000 hình dùng để kiểm tra.

Sau khi đã chuẩn bị dữ liệu, tiếp theo là xây dựng mô hình phân loại chữ số viết tay sử dụng TensorFlow. Mô hình sẽ được thiết kế với một lớp đầu vào, một lớp ẩn và một lớp đầu ra. Lớp đầu vào sẽ chứa các giá trị pixel của hình ảnh chữ số và lớp đầu ra sẽ cho ra phân loại của chữ số đó.

Để xây dựng mô hình này, ta sẽ sử dụng phương pháp mạng neuron đa lớp (Multilayer Perceptron) để phân loại hình ảnh. Ta sử dụng các hàm kích hoạt như ReLU và Sigmoid để tính toán các giá trị trong các lớp ẩn và lớp đầu ra.

Sau khi đã xây dựng mô hình, tiếp theo là điều chỉnh các tham số của mô hình và huấn luyện mô hình với bộ dữ liệu MNIST. Quá trình huấn luyện sẽ được thực hiện trong nhiều vòng lặp để tối ưu hóa độ chính xác của mô hình.

Cuối cùng, ta sẽ kiểm tra độ chính xác của mô hình với bộ dữ liệu kiểm tra. Độ chính xác của mô hình sẽ được đánh giá bằng cách tính toán số lượng các hình ảnh chữ số viết tay được phân loại đúng trên tổng số các hình ảnh trong bộ dữ liệu kiểm tra.

Tóm lại, sử dụng TensorFlow để phân loại chữ số viết tay là một bài toán cơ bản trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Việc xây dựng mô hình, điều chỉnh tham số và huấn luyện mô hình là quá trình quan trọng để đạt được độ chính xác cao trong việc phân loại chữ số viết tay.