Được phát triển bởi Viện trí tuệ nhân tạo Allen, AllenNLP được thiết kế để tạo điều kiện thuận lợi cho việc phát triển các mô hình deep learning tiên tiến nhất cho các nhiệm vụ NLP khác nhau, bao gồm phân tích tình cảm, dịch máy (machine translation) và hệ thống trả lời câu hỏi.
Khám phá khả năng xử lý âm thanh của TensorFlow Lite
TensorFlow Lite, một framework deep-learning mã nguồn mở do Google phát triển, đã và đang tạo nên làn sóng trong thế giới máy học và trí tuệ nhân tạo.
Học ngôn ngữ: Làm chủ cách phát âm với Google Cloud Speech-to-Text API
Tính năng đánh giá phát âm của Google Cloud Speech-to-Text API cung cấp một công cụ mạnh mẽ cho các nhà phát triển để tạo các ứng dụng học ngôn ngữ cung cấp phản hồi được cá nhân hóa và theo thời gian thực về cách phát âm.
Tận dụng Bộ công cụ NLTK để phân tích an ninh mạng nâng cao
Bộ công cụ NLTK – bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Toolkit – NLTK) là một thư viện Python phổ biến cung cấp một bộ công cụ toàn diện để làm việc với dữ liệu ngôn ngữ của con người (văn bản).
Facebook AI Research (FAIR): Tương lai của nghiên cứu và phát triển AI
Facebook AI Research đã nổi lên như một lực lượng hàng đầu trong thế giới nghiên cứu và phát triển AI. Thông qua công việc đột phá trong các lĩnh vực như deep-learning, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và học tăng cường, FAIR đang định hình tương lai của AI và vượt qua ranh giới của những gì có thể.
Tìm hiểu về khả năng xây dựng mô hình phát hiện đối tượng với FastAI
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá các khả năng của FastAI để phát hiện đối tượng và cung cấp hướng dẫn toàn diện về cách xây dựng các mô hình phát hiện đối tượng bằng thư viện mạnh mẽ này.
Triển khai Autoencoder và mạng GAN bằng PyTorch Lightning
Một trong những lĩnh vực quan trọng mà PyTorch Lightning vượt trội là triển khai bộ mã hóa tự động và mạng đối thủ chung (GAN), hai kiến trúc học sâu nổi bật được sử dụng cho các nhiệm vụ học tập không giám sát.
Cải thiện đánh giá và đề xuất sản phẩm với ChatGPT Prompts
Một trong những lợi ích chính của việc sử dụng Chat GPT Prompts trong việc tạo các đánh giá và đề xuất sản phẩm là khả năng tạo ra các ý tưởng đa dạng và sáng tạo.
Tiềm năng của Meta-Learning trong nâng cao AGI qua ChatGPT
Học tăng cường (Meta-learning), còn được gọi là “learning to learn”, là một kỹ thuật cho phép các mô hình AI học từ một lượng dữ liệu nhỏ hơn và khái quát hóa việc học của chúng để thực hiện tốt các tác vụ mới.
