Trương Thị Trần
Giới thiệu về bản thân
Chào mừng bạn đến với trang cá nhân của Trương Thị Trần
0
0
0
0
0
0
0
2025-05-13 16:56:39
- Xác định vấn đề:
Dự đoán ảnh là chó hay mèo (phân loại nhị phân). - Thu thập dữ liệu:
Tập ảnh có nhãn "chó" và "mèo". - Tiền xử lý:
- Đổi kích thước ảnh
- Chuẩn hóa dữ liệu
- Chia tập train/test
- Xây dựng mô hình:
Dùng mô hình CNN hoặc học máy đơn giản. - Huấn luyện mô hình:
Cho mô hình học từ dữ liệu huấn luyện. - Đánh giá:
Kiểm tra độ chính xác trên dữ liệu kiểm thử. - Dự đoán:
Cho ảnh mới, mô hình phân loại là chó hoặc mèo.
2025-05-13 16:55:25
- Xác định vấn đề:
Phân tích và dự đoán biến động giá các mặt hàng nông sản theo thời gian. - Thu thập dữ liệu:
Từ nguồn thống kê giá, khí hậu, xuất nhập khẩu, sản lượng, tin tức. - Tiền xử lý dữ liệu:
Làm sạch, chuẩn hóa, xử lý thiếu dữ liệu và định dạng thời gian. - Phân tích khám phá (EDA):
Vẽ biểu đồ, nhận diện xu hướng, mối quan hệ giữa các yếu tố. - Mô hình hóa:
Dùng mô hình ARIMA, Prophet, hoặc học máy để dự báo giá. - Đánh giá mô hình:
So sánh độ chính xác bằng RMSE, MAE. - Triển khai:
Xây dựng dashboard hoặc ứng dụng dự báo giá nông sản. - Bảo trì:
Cập nhật dữ liệu và cải thiện mô hình định kỳ.
2025-05-13 16:55:22
- Xác định vấn đề:
Phân tích và dự đoán biến động giá các mặt hàng nông sản theo thời gian. - Thu thập dữ liệu:
Từ nguồn thống kê giá, khí hậu, xuất nhập khẩu, sản lượng, tin tức. - Tiền xử lý dữ liệu:
Làm sạch, chuẩn hóa, xử lý thiếu dữ liệu và định dạng thời gian. - Phân tích khám phá (EDA):
Vẽ biểu đồ, nhận diện xu hướng, mối quan hệ giữa các yếu tố. - Mô hình hóa:
Dùng mô hình ARIMA, Prophet, hoặc học máy để dự báo giá. - Đánh giá mô hình:
So sánh độ chính xác bằng RMSE, MAE. - Triển khai:
Xây dựng dashboard hoặc ứng dụng dự báo giá nông sản. - Bảo trì:
Cập nhật dữ liệu và cải thiện mô hình định kỳ.