Level 3
Data & ML Lab
Trong bài này, em sẽ:
Tiến độ bài học1/5
1Khám phá dữ liệu
2Thêm dữ liệu
3Huấn luyện
4Kiểm thử
5Ứng dụng
- 1. Gắn nhãn và tải ảnh
- 2. Huấn luyện từ ảnh của em
- 3. Thử một ảnh mới
1
Bộ ảnh con vật
Ít nhất 2 con vật, mỗi con 2 ảnh khác nhau. JPG, PNG, WebP · tối đa 5 MB/ảnh.
2
Huấn luyện nhận diện
MobileNet + Nearest Centroid
3
Nhận diện ảnh mới
Hướng dẫn từng bước
Làm lần lượt nhé, bước đang làm được tô sáng
- 1Xem bảng dữ liệu
Mỗi dòng là một con vật với cân nặng, chiều cao, chiều dài và nhóm Lớn/Vừa/Nhỏ. Chấm màu trên biểu đồ là các con vật.
- 2Thêm con vật mới
Nhập tên, số đo và chọn nhóm rồi bấm Thêm. Càng nhiều ví dụ, máy càng học tốt.
- 3Huấn luyện
Chọn một cách học (Decision Tree hoặc Nearest Centroid) rồi bấm Huấn luyện. Xem độ chính xác: máy đoán đúng bao nhiêu con.
- 4Dự đoán
Kéo thanh trượt số đo của một con vật bí ẩn, bấm Dự đoán. Máy đoán nhóm và cho biết nó chắc chắn bao nhiêu.
1
Khám phá dữ liệu
7 con vật trong bộ dữ liệu
| Con vật | Cân nặng (kg) | Cao (cm) | Dài (cm) | Nhãn | |
|---|---|---|---|---|---|
| Elephant | 5400 | 320 | 600 | Lớn | |
| Giraffe | 1200 | 550 | 450 | Lớn | |
| Lion | 190 | 120 | 250 | Vừa | |
| Zebra | 380 | 140 | 240 | Vừa | |
| Monkey | 12 | 60 | 55 | Nhỏ | |
| Rabbit | 2 | 25 | 40 | Nhỏ | |
| Fox | 8 | 40 | 70 | Nhỏ |
Cân nặng và chiều cao
LớnVừaNhỏ
2
Thêm dữ liệu
Dạy mô hình thêm con vật mới
3
Huấn luyện mô hình
Chọn cách máy học
4
Thử nghiệm dự đoán
Hãy huấn luyện mô hình trước.
Lưu kết quả vào Hộ chiếu AI
chưa huấn luyện